「对数概率追踪」共找到 161 篇相关文章
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。
MIT：过度依赖ChatGPT会让大脑功能萎缩
MIT完成首个ChatGPT用户脑部扫描研究，发现AI没让我们高效，反而致大脑“认知破产”。研究追踪54人，监测脑电波和神经连接模式，发现过度依赖会让大脑功能萎缩，还探讨了如何正确使用AI。
牛芯国产先进工艺 DDR5/LPDDR5 IP双双突破6400Mbps
随着人工智能等领域发展，系统对数据吞吐能力需求攀升。牛芯半导体基于国产先进工艺研发DDR5/LPDDR5 IP，实现6400Mbps高性能验证，通过创新弥补工艺代差，打通国产链路，具成本和安全优势。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
5秒出4张2K大图！阿里提出2步生成方案，拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型，将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步，速度提升40倍，5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint，集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
0.027B手机AI模型，估值2亿美金，三个清华学霸如何获得国际大学生创新大赛冠军
10月15日，清华万格智能团队“基于类脑架构的下一代通用模型与智能体生态”获中国国际大学生创新大赛（2025）冠军。团队由三个清华本科生创立，此前已完成融资，估值达2亿美元。其智人HRM模型有诸多优势，还研发出顶尖气候预测专家模型。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
当AI遇到物理学 —— AAAI大会主题演讲（Daniel）
2026年AAAI大会上，物理学家Daniel Whiteson演讲探讨机器学习与基础物理。指出粒子物理用还原论解释宇宙，虽发现基础粒子，但仍有诸多未知。粒子对撞实验复杂，需机器学习辅助，深度学习已广泛应用，还能助力发现新粒子。