「去偏修正」共找到 281 篇相关文章
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源
斯坦福大学研究人员 Mason Kamb 与 Surya Ganguli 在论文中提出解释扩散模型创造力的机制，指出其创造力是去噪生成图像时的确定性结果，还识别出关键偏置，搭建 ELS 机模型并验证其准确性。
Meta首个Agent生图模型登场，空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。
AI提效20%，我们程序员加班却越来越狠：老板量生产力的尺子，歪了？
文章指出 AI 虽提升编码效率，但整体提效有限，企业衡量开发者生产力的指标易走偏。不同行业对 AI 应用态度不同，企业需合理管理 AI 成本，未来人的价值体现在复杂工作中。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
AI撑爆GitHub！天天宕机，18年老兵带5万星项目「决裂出逃」
GitHub第1299号用户、Vagrant之父Mitchell Hashimoto，因GitHub连续宕机和AI转型，带着5万星项目Ghostty出逃。AI让GitHub负载剧增，其资源向AI倾斜致基础设施维护变差，“去GitHub化”声音渐大。
刷新世界记录！40B模型+20万亿token，散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络，用区块链汇聚全球计算资源，启动40B参数大语言模型Consilience预训练，达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题，让AI训练去中心化，推动创新与民主化。
每天上线一个新系统，这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极，平均每天上线1.2个新系统，用户覆盖1/3员工。它去模板化，从数据结构设计开始，数据推导UI，有灵活编辑器，支持渐进式开发，具备集成性和开放性，还有AI赋能。
17 万模型背后：魔搭联合 AMD 送 1000 小时 GPU 的算盘
魔搭社区联合 AMD 推出「AMD 开发者激励计划」，提供最高 1000 小时 GPU 算力额度。魔搭社区对标 Hugging Face，托管超 17 万个开源模型。此次激励是三方匹配的生意，还释放了硬件去美元化和模型托管社区升级的信号。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。