「神经刺激器」共找到 331 篇相关文章
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。
7.3K Star！用 Orca 组建 AI 舰队：让 Claude Code 和 Codex 同时开工！
Claude Code 大火后，多家大厂推出自家 Code CLI，多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器，可让多个 AI 编程助手并行工作，集中查看结果，有并行工作区、统一管理界面等亮点。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
AI有味觉了：分辨可乐和咖啡，只需“尝一尝”丨Nature
近日，科学家研发出基于石墨烯的人工味觉系统GO - ISMD，能模拟人类味觉反应，感知酸、甜、苦、咸准确率达90%，还能分辨可乐和咖啡，相关研究登《Nature》官网，有望助神经疾病患者重获味觉。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
Gemini 3「开眼」像素级操控！谷歌回应DeepSeek-OCR2
Google DeepMind为Gemini 3 Flash推出Agentic Vision，让模型主动编代码操控图像，性能提升5% - 10%。该能力已上线，谷歌还计划扩展功能。这或许是受DeepSeek-OCR2刺激，两者技术路线不同。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
2025值得一看的31件AIGC作品
2025年AIGC成连接历史与未来的‘文化转译器’。文章盘点MANA网站31件优秀AIGC作品，涵盖与各领域结合形式，呈现与历史对话、激活即时艺术等4大创作趋势，展现AIGC多元玩法。
Harness 工程就是控制论
文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似，都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面，大语言模型改变现状，但需校准传感器和执行器，忽视工程实践代价会变得无法承受。