「全局因果任务图」共找到 2054 篇相关文章
比思维链准43%!逻辑脑+大模型直觉,推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果,给大模型外挂「逻辑脑」,结合答案集编程与LLM,构建神经 - 符号框架,提升空间推理准确率,让AI能说清逻辑、跨任务迁移,迈向更可靠的通用推理。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。
一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日,Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念,为不同业务选适配基础模型,上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点,其策略影响AI落地进程。
GPT-5-Codex背后AI Agentic编程技术最新全面综述!
近期OpenAI发布GPT - 5 - Codex,其背后AI Agentic Programming重塑软件开发流水线。介绍了AI Agentic编程定义、典型工作流、技术底座、主流Agent对比分类,还展望未来5大机会。
刚刚,Anthropic 发布首个美国 AI 经济指数报告。结论:越有钱的,用得越多!
Anthropic发布首份美国AI经济指数报告,发现人们将完整任务交给Claude比例大幅上升,各地AI使用受经济结构影响,GDP高的国家和地区使用率更高,且自动化使用占比上升。
刚刚,Claude 又杀死了所有 todo 工具
Claude 可直接操作 iOS 提醒事项,只需告知任务,它会申请权限并设定日程。作者认为从现在起,所有 todo 软件都可‘去死’,Claude 将成智能日程助理,还能查看、管理提醒。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
刚刚,李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了
斯坦福大学经典CV课程《CS231n:深度学习与计算机视觉》(2025春季)正式上线,学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲,全部18个视频可在Youtube免费看。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。
字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。