「熵不稳定」共找到 156 篇相关文章
硅谷豪赌算力烧到停电，中国团队反向出击！这一刀，直接砍碎Scaling Law
硅谷陷入算力战争，OpenAI、马斯克等豪赌Scaling。但Anthropic指出模型大、算力多不一定聪明。Yuan 3.0 Flash登场，用RAPO+RIRM解决过度思考，降低推理token，在多模态任务表现出色，引发开发者关注。
阿里千问落地谷歌UCP+A2UI，中国率先进入AI办事时代
谷歌联合零售巨头发布UCP和A2UI协议，试图定义智能体商务全球标准。而阿里千问App上线千问任务助理1.0，打通淘宝、支付宝等核心业务，接入多项生活与政务服务，快速落地应用，让中国进入AI办事时代。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
微软打包收购OpenAI？就差一点！
OpenAI奥特曼被董事会罢免时，微软差点雇佣式收购，资金、文书一天到位。微软曾对OpenAI商业化存疑，而奥特曼不想被其完全掌控，签亚马逊大单。此外，马斯克索赔，OpenAI要防御多方围猎。
AAAI 2026 Oral：明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」，精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
替代n8n，用TypeScript写工作流
文章指出n8n、Zapier拖放式工作流调试难、自定义受限，介绍Bubble Lab工具，其用TypeScript实现，代码可自由修改，执行信息透明，还支持导入n8n工作流文件再开发，有一定优势。