「量子研究」共找到 2015 篇相关文章
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
哈萨比斯传记里讲了好多八卦啊
量子位怒肝三天啃完哈萨比斯官方传记，扒出9个关于他和DeepMind的劲爆八卦，包括他大学时的潇洒生活、创业经历、投资趣事，以及与扎克伯格、马斯克、辛顿等人的故事，还有DeepMind与谷歌的纠葛。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
Skill vs App：一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代，Skill会吃掉App吗？」主题沙龙上，多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App，App会以Skill形式继续存在并进化，还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
AI证伪百年数学猜想被打假！Lean证明惊现漏洞，哥大教授破防了
OpenAI新推理模型取得十项数学进展，如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望，因证明有AI味且难理解。此外，Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞，专家提醒Lean验证有局限。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。