「感知级评估」共找到 1881 篇相关文章
混合数学编程逻辑数据，一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略，基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练，有多项关键发现，为构建AI推理模型提供参考。
为什么AI总是"记错"你？我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人'，存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力，实验有反直觉结论并给出设计启示。
提示词注入攻击的检测和数据集介绍
提示词注入攻击是攻击者操纵AI系统的技术，OWASP将其列为2025年大模型应用风险首位。Meta发布测试数据集，还有多个工具和数据集可用于评估。防护可用AI防火墙，Meta开源小模型。还提到安全性与实用性权衡。
强化学习之父Richard Sutton最新采访：LLM是“死路一条”
强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径，认为其是死胡同，缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式，预言权力向更高级智能转移，也指出未来面临腐败与价值观挑战。
Next.js 真有那么好用吗？Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等，并提出应对办法与展望。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
奥特曼爆料：GPT-5重构彻底一切！一人顶五个团队
GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单，谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃，年轻人要掌握AI工具，还提出评估大模型智力新指标等。
融资数亿元，我们和贝塔无限刘武龙聊了聊具身系统创新
AI科技评论对话贝塔无限刘武龙，探讨具身智能。刘武龙有丰富华为履历，其团队获数亿融资。他分析技术路线分歧，提出具身大脑定义，还谈数据采集、产品切入与商业化等，认为系统工程团队有望胜出。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统，加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核，将翻译周期从数天缩至分钟级，兼顾质量与适配性，还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。