「评估优化」共找到 1857 篇相关文章
思维锚点:破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念,指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法,系统论证高级组织句影响力更大,锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径,开源工具支持可视化分析。
Nature:博士太多,高校已经装不下了!
过去几十年全球博士毕业生数量爆炸式增长,远超学术界职位空缺。如今就业从学术界转向工业界,未来博士教育培养模式应转变,产学研结合,以匹配劳动力市场。
大模型全员0分!谢赛宁领衔华人团队,最新编程竞赛基准出炉,题目每日更新禁止刷题
谢赛宁等人出题,让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试,题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家,本次测试并非如此,最好模型难题通过率也为0。
LeCun有了新证据!大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架,分析主流大模型,发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异,对当前AI发展趋势提出挑战。
一周两破18年数学纪录!陶哲轩惊叹:AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手,一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升,后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步,展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
微软 SkillOpt:不动模型权重,只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt,思路反直觉,不动模型权重,把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优,技能可迁移,代码已开源,还支持多操作。
前 DeepMind 研究员反思:评测,而非算力或数据,才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出,当前主流评测体系滞后,静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量,呼吁构建自演进评测,还为一线工程师提供了研发建议。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
ACL 2026|答得更准还写得更短?华为泰勒实验室提出SHAPE,给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE,给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步,能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示,它提升准确率、降低 token 消耗,还解决了推理坍缩等问题。
当 Claude 开始自己做增长,Anthropic 真正关心的是什么?
Anthropic面临模型迭代外的挑战,增长负责人Amol Avasare在访谈中披露公司战略。如应对‘Success Disasters’、降低产品使用门槛、优化引导流程等,还提及增长职能演进。