「爆破性研究」共找到 2310 篇相关文章
LoRA中到底有多少参数冗余？新研究：砍掉95%都能保持高性能
这篇创新研究介绍了LoRI技术，证明即使大幅减少LoRA的可训练参数，模型性能依然强劲。研究团队在多个任务上测试了LoRI，发现仅训练LoRA参数的5%，LoRI就能匹配或超越其他方法的性能。
迈向长程智能体，人大高瓴发布149页全景综述
新问题出现，长程智能体研究应运而生。人大高瓴发布149页综述，梳理超900项研究，从多视角给出长程智能体统一定义、分类与路线图，分析难点，提出核心论点与发展路径等。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
苦研10年无果，千万经费打水漂！AI黑箱依然无解，谷歌撕破脸
ChatGPT「舔狗化」暴露AI缺乏可解释性，谷歌和Anthropic就「机制可解释性」产生争论。谷歌DeepMind不再将其作研究重点，Anthropic则主张重视。十多年研究成果有限，或应采取「自上而下」研究方式。
刚刚，Anthropic 成立了个 AI精神病学团队，正在招人
Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队，作为可解释性研究一部分，将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家，不过此举措也引发争议。
Claude深夜更新！DeepResearch+MCP入侵你的私人数据，威力很大！
Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新，改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用，高级研究能力增强了搜索研究能力，这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。
Nature发表、Science点赞！清华揭秘AI让科学家走捷径却让科学走窄路
清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。
这个国产Deep Research 有些「另类」：它不想只授你以鱼，还想授你以渔
文章介绍秘塔AI的Deep Research产品，它有“问题链”展示，研究过程可视化，免费开放。实测中它表现出色，能深度分析问题、给出有价值结论。虽有小瑕疵，但在深度研究赛道领先，让AI思考透明、研究普惠。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。