「计算复杂性理论」共找到 175 篇相关文章
加速量子计算到来！英伟达开源模型拉爆量子计算股
英伟达发布并开源全球首个加速量子计算应用的模型系列Ising，打破硬件校准和纠错耗时难题，提供比传统方法更快、更准的量子纠错解码能力，还推出校准基准测试，全方位开源吸引众多机构加入。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
Anthropic 哲学家首次 AMA：关于 AI 哲学与伦理边界
Anthropic的哲学家Amanda Askell在首次AMA中，就AI哲学与伦理边界等诸多问题作答，涉及AI道德决策、模型特点、理论与实践、模型福祉等内容，还谈及对各类问题的看法及解决思路。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等，改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功：大网络有中奖子网，能提供更多找简单解的机会，调和了经验与经典理论。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
从沙子到会“思考”的智能材料，张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日，张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界：从沙子到智能”主题，从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿，探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力，还分享科研感悟。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。