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算法论文8

ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程,让模型面对最有习价值的样本,已被ICML 2026接收。

机器之心
新闻资讯8

陶哲轩最新演讲:数正在进入“工业时代”

当地时间7月24日,菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年国际数家大会上发表演讲,指出AI参与数研究,或使数站在类似历史节点,研究方式和价值体系受挑战,还探讨了AI对数研究各方面的影响及应对方向。

DeepTech深科技
算法论文8

腾讯提出“我思故我玩”Agent:LLM构建推理与规划世界模型

腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构,通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式习”。它能填补传统方法短板,在小游戏实验中表现出色,有可解释性等优势,但也有实验环境局限等问题。

深度学习自然语言处理
开源动态8

租了8张H100,他成功复现了DeepSeek的mHC,结果比官方报告更炸裂

元旦期间,DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC,结果比官方报告更优。文章介绍复现实验,对比mHC、HC和标准残差结构,揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。

机器之心
算法论文8

别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练

CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。

新智元
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AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773

本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。

机器学习AI算法工程
新闻资讯7

Claude Code偷偷限流,跟Cursor坏了?

Claude Code付费用户遇使用限制,Anthropic无预告说明,开发者不满,项目停滞。此前产品经理从Cursor重返Anthropic,或带回‘经验’。其定价系统也令人困惑,用户盼透明沟通,否则将失信任。

AGI Hunt
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统计和机器到底有什么区别?

文章探讨统计和机器习的区别,指出两者目的不同,统计模型重推断关系,机器习重预测。以线性回归为例说明差异,还澄清常见误解,表明机器习基于统计但涉及多领域,最后称选方法要看目标。

海边的拾遗者
开源动态7

MIT团队完成AI控制人类行为实验项目

MIT团队的Human Operator项目是实时人体增强工具,也是MIT Hard Mode 2026获奖项目。它通过视觉 - 语言模型结合电刺激肌肉实现人体运动控制,介绍了技术栈、环境要求、软硬件准备、安装步骤等。

GitHubStore
新闻资讯7

没出路?不好意思,现在哲就业碾压CS!

2025年CS专业神话破灭,失业率飙升至6.1%,顶尖名校毕业生就业也难。原因是AI成裁员借口、行业裁员多、扩招致岗位饱和。市场更看重技能和经验,新岗位崛起,生要积累经验破局。

新智元