「AI可解释性」共找到 11762 篇相关文章
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
云栖大会上新6款模型、发布1个全新品牌，覆盖多场景。如Qwen MAX万亿参数大模型能力登顶国际榜单，Qwen3 - Omni实现全模态不降智等，各模型能力升级显著，现已同步上线。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日，浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型，提升了我国AI系统自主安全防控水平，该模型已全面开源。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
上线8个月、ARR破亿美元，45人团队每天支持用户构建 10 万个项目！CEO分享用人秘籍：高薪员工不一定是万金油
Lovable上线8个月ARR破亿美元，活跃用户超230万。CEO Anton Osika做客节目，探讨AI人才招用、品牌建设等问题，认为人才第一、品牌第二，还分析了竞争态势及收入构成，80%收入来自构建复杂应用程序的用户。
Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3，采用自监督学习，首次全面超越弱监督，可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色，参数和数据量提升，还构建模型家族，已在多领域产生实际影响。