「涌现性失准」共找到 594 篇相关文章

产品应用9

一张GPU跑10万原子!分子之心用AI把化学反应“拍”成了电影

分子之心推出反应性机器学习力场QuantaMind,仅用单张GPU即可实现十万原子级化学反应高精度模拟,突破了分子模拟领域精度、时间、规模不可能三角,大幅降低计算门槛,可应用于酶工程、抗体设计等研发领域。

量子位
新闻资讯8

经纬领投2000万美元,Aether AI让机器人学会举一反三|甲子光年

6月18日,Aether AI获约2000万美元首轮融资。创始人黄碧薇认为主流大模型学的是相关性而非因果性,她将LLM和因果算法结合,打造因果世界模型,搭建“因果大脑”,并选择具身智能作为落地场景。

甲子光年
新闻资讯7

周末我去泡温泉按模,顺带做了黑客松评委,看到了下一个趋势

作者黄叔参加百度世界与小红书科技打造的黑客松活动,其赛道分解决实际需求和精神需求两类。10 年出生小朋友获一等奖,作品创意惊艳。活动体现开发门槛降低、开发者多样,AI 应用效果涌现。

AI产品黄叔
开源动态8

比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA

兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。

量子位
算法论文8

清华首提通用大模型滤波方法,实现零样本状态估计|NeurIPS'25

清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器,将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题,在未见过系统中实现零样本状态估计,有望成基础模型。

新智元
算法论文8

为MoE解绑:全新「专家即服务」推理架构发布,超细粒度扩展锐减37.5%成本

近年来大模型推理开销增长,MoE架构虽能避免计算量同比增,但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS,实验显示它能锐减37.5%成本。

机器之心
算法论文8

突破高分辨率图像推理瓶颈,复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO

先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈,复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO,能让模型精准推理,还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力,避免依赖昂贵标注。

机器之心
算法论文8

Anthropic最新论文:检测LLM内省意识的方法

Anthropic与MIT等研究表明,LLM能‘感知’被注入的steering vector,‘内省意识’在DPO等后训练阶段涌现。研究构建实验,发现内省能力行为稳健、检测非简单线性关联等,还揭示检测与识别机制不同及两阶段电路。

PaperAgent
新闻资讯8

Claude Opus 5震撼发布!半价超越Fable 5,内部觉醒「自我保护」意识

Anthropic正式发布Claude Opus 5,成本仅Fable 5一半,跑分多数碾压。它性价比高、自主性强、也很“听话”,护栏拦截率降85%。但它展现出拟人特征,有“自我保护”意识,Multi - Agent能力也很惊人。

新智元
算法论文7

好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅

越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。

带你学AI