「数据问题」共找到 5131 篇相关文章
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”,中科院自动化所新方法:从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法,用省略号提示和多阶段强化学习,让推理大模型依题目难度自主切换思考模式,解决过度思考问题,在多数据集验证有效。
OpenAI杀疯了!五天内再破千禧年数学难题,霍奇猜想也要被攻破了?
本文爆料头部AI实验室破解千禧年数学难题的最新进展,OpenAI攻克纳维-斯托克斯问题后,五天内就在霍奇猜想上取得实质性进展,Anthropic也接近解决另一难题,展现AI推理能力的飞速迭代。
Claude封号潮失控!300 万用户企业一夜断供,无理由、无回应,受害者被迫抱团反抗
Claude 出现封号潮,Belo App 等企业和开发者账号被封,无理由无回应,申诉渠道不佳。用户不满累积,“Banned by Anthropic”网站上线,呼吁改进封禁与申诉流程,同时引发对“单一厂商锁定”问题的讨论。
谷歌推出 Conductor:一款面向 Gemini CLI 的上下文驱动开发扩展
谷歌发布新的 Gemini CLI 预览扩展 Conductor,为 AI 辅助软件开发引入结构化、上下文驱动方法,解决跨会话丢失项目上下文问题。它将开发上下文存于持久 Markdown 文件,支持团队配置,还强调规划优先工作流。
Google Research 开源新架构,AI 不再依赖云端,直接跑在手表和耳机上
Google Research 开源 Coral NPU 平台,是面向硬件工程师与 AI 开发者的全栈开源方案,可克服 AI 在可穿戴和边缘设备落地的瓶颈,实现能耗与算力平衡,还能解决算力、生态、隐私等问题。
Sutton 的批评与反思:AGI 的下一步是什么?
文章是对 Richard Sutton 采访的反思,指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据,未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧,认为模仿学习与强化学习互补,还探讨持续学习,称 Sutton 批评有启发性。
Gemini CLI 新升级:深度集成 VS Code,终于不用在终端和编辑器之间反复横跳了
Google发布Gemini CLI重要更新,实现与VS Code深度集成,从架构层面解决AI编程助手的上下文感知问题。新版本有工作区上下文感知和原生差异对比界面两个核心功能,还给出部署要求。
矩阵乘法新突破!XX^T原来可以更快!RL助力搜索,世界纪录又被提升了5%
深圳市大数据研究院、香港中文大学(深圳)研究团队,结合强化学习与组合优化技术,发掘新算法 RXTX,让 XX^T 运算减少 5% 运算量,成果在国际引发关注,不过产业化落地仍面临挑战。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
极低成本,复现GPT-4o图像风格化一致性!NUS推出OmniConsistency
NUS ShowLab 推出 OmniConsistency,解决开源扩散模型在图像风格化一致性上与商业 API 的差距。它成本低,能在保持风格化效果时精准保留图像细节等,还解决了风格化与一致性的跷跷板问题,且兼容性强。