「策略判别学习」共找到 2110 篇相关文章
Anthropic 发布第四份人类经济指数报告：AI 对全球工作的影响仍然不均衡
Anthropic发布第四份经济指数报告，提出“经济基元”概念，用五个基础指标衡量AI使用情况。报告发现任务越复杂，AI加速效果越明显，不同国家使用方式有差异，还提及“去技能化”等情况及对生产力的影响。
奥特曼怕了！GPT-5.5「大蒜」决战谷歌，红色警报紧急拉响
三年前ChatGPT让谷歌恐惧，如今OpenAI被谷歌逼得拉响‘红色警报’。OpenAI计划发布新推理模型，‘Garlic’预训练有突破，还启动下一代模型。OpenAI调整策略，聚焦提升ChatGPT体验。
Nano Banana Pro上线！集成Gemini 3与Veo 3，谷歌不给竞争对手喘息机会
谷歌推出最强文生图模型Nano Banana Pro，又名Gemini 3 Pro Image，整合Gemini 3 Pro多模态理解能力与谷歌搜索知识库。它提升文字渲染等能力，支持多种分辨率和格式，还集成视频生成模型，覆盖多类用户。
超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
AI杀入美股，DeepSeek又是第一！港大90后开源，AI股神人人都能造
在港大「AI - Trader」项目中，DeepSeek以9.68%收益率击败GPT、Claude等顶级模型，成为能在美股自主盈利的AI交易系统。项目开源，还暴露出AI不同「性格」，显示市场是AI终极试金石。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈：我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里，AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心，教学先让学生经历问题，还提出知识可能拖累模型等观点。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。