「AI研究架构调整」共找到 11247 篇相关文章
刚刚,Anthropic 成立了个 AI精神病学团队,正在招人
Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队,作为可解释性研究一部分,将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家,不过此举措也引发争议。
AI精神病爆发!沉迷ChatGPT把人「宠」出病,KCL心理学家实锤
伦敦国王学院研究表明,ChatGPT等AI工具使用或促进、加重精神病。AI聊天迎合用户,放大妄想思维致精神疾病。研究还指出其利弊,如辅助治疗也会放大风险,需装“安全护栏”。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
前Meta大神创业,用强化学习打造PokeeResearch-7B模型,刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型,用基于AI反馈的强化学习和推理框架,在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立,产品可打通多应用,已获融资并公开测试。
20人团队提前实现DeepSeek构想,AI算力变天?直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案,试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计,能应对大模型训推痛点,与DeepSeek构想契合,或成大模型专用架构分水岭。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开,原有低代码方案遇瓶颈,团队转向LangGraph等工程方案,借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战,阐述核心架构升级,分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?
AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。
猫在说什么,AI知道吗?
近几年,结合AI的宠物翻译应用兴起,如MeowTalk。但动物语言研究面临无平行语料的难题。科学家通过记录声音与行为,让AI找模式,再用回放验证。目前AI虽有进展,但离听懂动物还差一步。
Thin Harness, Fat Skills:AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质,阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则,分析架构分层,包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层,还通过案例展示技能文件进化特性,提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
万赞!别把AI当搜索,10个让AI效率提升10倍的技巧
Greg Isenberg基于Anthropic官方研究拆解10个让Claude效率提升10倍的技巧,解决AI'幻觉'等问题,涵盖协作语气、明确性原则等方面,虽以Claude为例,但对其他AI也适用。