「自动研究Skill」共找到 2709 篇相关文章
微软GigaTIME登上《Cell》:5美元切片变成免疫图谱
微软GigaTIME登上《Cell》,能把5美元H&E切片翻译成稀缺免疫图谱,在人群尺度重建TIME。它突破癌症免疫研究旧限制,成果经多数据集验证,已在Foundry Labs与HuggingFace全量开源。
陶哲轩联手GPT-5,1小时攻克数学难题!全程无需编码,OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题,节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码,后改用分步对话找参数,还验证结果。AI助其发现错误、优化流程,凸显在数学研究的潜力。
谁是最强“打工AI”?OpenAI亲自测试,结果第一不是自己
OpenAI发布新研究,提出GDPval基准衡量AI模型在有经济价值任务上的表现。Claude Opus 4.1表现最佳,GPT - 5次之。OpenAI开源优质子集并提供自动评分服务,还指出了GDPval的局限。
吴恩达来信:智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升,但耗时久。随着LLM每个token价格下降,更多智能体工作流被并行化,且相关研究增多。
The Batch: 864 | GLM-4.5:一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣,中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型,在推理、编程等基准测试中表现出色,还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
全靠Claude Code 10天赶工上线,Cowork 删用户11G文件不含糊!核心研发:长时间打磨再发布很难成功
Anthropic发布的Claude Cowork研究预览版问题频出,如删用户文件、易受文件窃取攻击等。与Claude Code相比,它交互繁琐、效率滞后。不过其核心研发认为长时间打磨再发布难成功,未来将以用户反馈迭代。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
建模世界偏好:偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law,从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练,发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好,论文和模型已开源,还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
「10倍工程师」神话破灭?代码免费,懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」,一边是疯狂用AI重构工作流的人,另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限,让「10倍工程师」成新底线,写代码贬值,懂品味的研究值钱,且AI或先改造蓝领行业。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。