「跨语言混合」共找到 1570 篇相关文章
Codex 推出 /goal 功能,不达目标,不罢休
OpenAI 为 Codex CLI 新增 `/goal` 功能,目标跨轮次保持活跃,在同一个会话持续循环。它有防护机制,防止在无意义事上空转。虽然是实验性功能有局限,但改变了人和 AI 的协作界面。
全球自动驾驶激战,滴滴与清华走出一条技术新路
2026年全球自动驾驶竞赛白热化,Waymo高歌猛进,特斯拉遇困境。滴滴与清华合作,成立实验室,发布STAPO算法,打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实,掌握全栈技术,将出海阿联酋,其主业优势保障稳健发展。
The Batch: 939 |在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢,研究人员提出TTT - E2E方法,通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中,还展示了其运作方式、测试结果等。
谷歌Deep Think八语奥赛屠榜!自主攻克4大未解难题,科研壁垒崩塌
谷歌Deep Think横扫亚欧多语种竞赛,成绩亮眼。虽评测数据来自内部,未公开细节且是区域赛,但它定位为‘人类智力倍增器’,其驱动的Aletheia已产出论文,解决4个未解问题,在多领域展现潜力。
硅谷前沿访谈:CUDA之父复盘英伟达20年护城河,揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck,探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段,阐述 CUDA 成功原因,还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
给大模型「持续注入新知识」,北航CASE框架:编辑千次不失忆,额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”,破解核心痛点。实验显示,1000次编辑后准确率提升近10%,额外参数不到1MB。
陶哲轩:AI 已经把想法成本降到几乎为0了...
著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点,认为AI已将想法生成成本降至几乎为零,但验证和评估成新瓶颈,还探讨其对数学研究的影响及未来发展。
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
上门安装OpenClaw年入百万,但装完才是噩梦!
硅谷小伙Michael上门安装开源软件OpenClaw年入百万,国内也有不少人靠此赚钱。但OpenClaw不包含语言模型,运行需接入外部模型付费,还有心跳机制烧钱,且存在隐私安全风险。
清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。