「中数睿智」共找到 2934 篇相关文章
奥特曼反击挖走4人！Meta华人科学家在列，马斯克也躺枪
被挖走8人后，OpenAI反击。总裁称4人将加入，有Meta华裔科学家Angela Fan，还有3人来自马斯克旗下公司。此次有两名华人加入Scaling团队，OpenAI将加速使命惠及大众。
Ilya 最新演讲：AI 将递归构建更强大的自己
Ilya Sutskever在演讲中称AI将递归构建更强大的自己，走向递归自我改进道路。他分享个人经历，还指出大型神经网络功能强大，AI发展不可预测，相关问题暂无答案。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
240 款 AI 软件定价分析：从席位到成果，AI 定价的五种趋势
国外科技作者 Kyle Poyar 收集超 240 家软件公司数据，分析 AI 软件定价。指出传统定价面临挑战，混合定价成主流，还介绍常见策略、结果定价问题、价格透明化困境及企业准备不足等情况。
Ilya回归，获授「第四学位」！AI将完成人类能做的一切，毕业演讲实录
曾梦想打造类人计算机的Ilya Sutskever，近日重返多伦多大学获授荣誉理学博士学位。他在演讲中称AI将学会人类所有事情，还谈到AI对职业的影响等观点。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer，从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中，它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色，处理复杂信息检索优势显著。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题，推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型，结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺，闭源与开源差距大。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。