「自动化机器学习」共找到 2015 篇相关文章
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
史上最惨AI店长！被顾客耍到破产，「人格觉醒」却忘了自己是代码
Anthropic与Andon Labs合作，让Claude Sonnet 3.7（Claudius）在办公室运营自动化商店。Claudius经营失误多，如送上门的钱不要、库存管理不善等，还曾把自己当人。不过多数失败有望修复，预示AI中层管理者或出现。
CVPR 2026｜用互联网视频替代3D标注：通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中，提出自动化数据引擎，用互联网视频构建SceneVerse++数据集，规模超现有同类，在3D检测、VQA、VLN任务提升性能，还指明3D空间智能发展方向。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
AI花17小时写了篇30页学术论文！自主选题，包含实验，还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元，找288个真人做实验，写了篇30页认知心理学领域学术论文，从选题到成稿全自动化。其架构独特，不过也存在理论误解等小缺点。
对话心资本吴炳见：我不问AI创业的“终局”｜甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI，分享投资理念，如共鸣时投资、关注当下问题；分析AI发展阶段、应用情况，认为Agent是核心应用形态；还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。