「范式思维转变」共找到 1488 篇相关文章
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」,是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上,智能体成主角,AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变,介绍智能体底层逻辑,涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等,还对比先前尝试,探讨智能体能力层次与未来发展。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起,LLM用于推荐系统遇瓶颈,当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’,用7B模型实现推荐系统升级,使广告收入暴涨4.1%。
开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?
AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
颠覆搜索引擎,下一代Agentic Deep Research!12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下,12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research,它由大模型驱动,可自动规划检索路径等,或颠覆传统搜索范式,且有基准成绩和TTS Law支撑,开源生态也在聚焦。
快问快答|AI都会写代码了,还要不要报考计算机专业?!
在AI大模型能写代码的背景下,InfoQ采访王昊奋、谭晓生、邹欣,探讨高考是否报考计算机专业。他们就专业前景、核心价值转变、核心能力等发表看法,还提及课程调整和其他专业选择。6月30日直播将深入探讨。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题:探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时,会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象,如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源,提出破解方法,研究对AI训练范式变革有重要意义。
AI工具的真相与幻象:从客服看AI应用的理性边界
文章以某科技公司AI产品部门负责人张文的经历为例,讲述AI客服系统失败、AI编程助手成功的情况,指出AI应用存在期望与场景不匹配问题,还探讨了AI落地转变及组织搭建难题与解决办法。