「预训练时代」共找到 3280 篇相关文章
全球第一位AI哲学家，在谷歌DeepMind的9年：为AGI安全奔走
谷歌DeepMind的政治哲学家Iason Gabriel入职9年，发明的对齐框架影响Gemini训练决策。在AGI承诺与AI现实伤害间，他追问AI伦理。但技术部署快，6700亿美元涌入赛道，伦理红线被踩。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token，LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等，还采用三级训练流水线提升效率。
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。
用Diffusion构建「AI虚拟细胞」，14项指标霸榜！Mila唐建团队破解单细胞「破坏性」测序难题
Mila唐建团队发表PerturbDiff，跳出前人认知盲区，将“细胞群体的概率分布”视为随机变量。它引入数学工具建模，让MMD内生于体系，在多项基准测试霸榜，还提供应对数据稀缺的思路。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
短视频刷多了AI也会变蠢！“年度最令人不安的论文”
最新研究显示，大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’，研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型，测试其核心能力，发现垃圾数据致认知下降，且损伤不可逆，还给出行业启发。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架，以递归分层结构解决复杂问题，有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务，介绍了安装选项、技术栈，还有预构建代理展示功能。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下，探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法，还介绍了AI生态的五个层次，包括各层岗位、年薪及容量。