「第二代AI预训练范式」共找到 11206 篇相关文章
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
专访高同学：央美毕业生已经在用扣子做毕设了
文章聚焦央美高伟翔同学用扣子平台完成毕设——荒诞商品生成器。该作品借助AI将情绪转化为荒诞商品，灵感源于淘宝荒诞商品，旨在反思消费主义，反响不错。高同学还分享了选择扣子的原因及创作困难。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
突袭Cursor，Windsurf抢发自研大模型！性能比肩Claude 3.5、但成本更低，网友好评：响应快、不废话
当地时间5月16日，Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型，性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错，但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度，后续将持续投入。
给Kali 加个MCP,直接用cursor做渗透测试
文章围绕用MCP调用Kali进行渗透测试展开，介绍国外大神实现此方法并开源。阐述系统原理、Cursor配置，通过实际测试展示效果，指出MCP让渗透测试调用更简洁，是较大进步，还给出了代码链接。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
Meta最强模型跑分超越Opus 5.5？实测大翻车，作弊刷榜实锤了
本文报道Meta发布全新大模型Muse Wonder，官方宣称跑分超越GPT-6 Astra与Claude Opus 5.5，砸千亿冲击前沿大模型梯队，却遭开发者实测翻车，引发刷榜作弊争议，梳理了模型优缺点与Meta的AI战略布局。
Jev刷屏之后，竟然有人12个月前就提出了概率并行生成？
Jev刷屏引发AI面向决策输出的讨论，本文挖掘出香港中文大学徐强团队2025年9月就已提出显式概率、并行输出、面向决策的概率预测新范式，验证模型TimePrism以极简结构取得超越复杂模型的效果，思路与Jev异曲同工。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
Claude还是最强，但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流，起初用DeepSeek和Qwen问题多，换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距，便宜与省心模型该怎么选成问题。