「人类式思考」共找到 2304 篇相关文章
直播预约 | LightMem：面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构，能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
刚刚，Anthropic 发布首个美国 AI 经济指数报告。结论：越有钱的，用得越多！
Anthropic发布首份美国AI经济指数报告，发现人们将完整任务交给Claude比例大幅上升，各地AI使用受经济结构影响，GDP高的国家和地区使用率更高，且自动化使用占比上升。
别用AI生产垃圾内容
作者不建议用AI批量生产内容发至社交媒体，称这是博傻行为，无法建立信任实现转化。还探讨AI时代做内容出路，指出未来观众、平台和创作者会转变，创作者分AI操作员和价值整合者阵营。
Hugging Face开源AI Sheets：零代码调用千种模型，数据处理超简便！
Hugging Face团队开源AI Sheets，这是无代码工具，有类似Excel界面，集成数千开源模型处理数据，支持批量处理、模型比较等，支持本地和在线部署，在多方面优于同类工具。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
智源新出OmniGen2开源神器，一键解锁AI绘图「哆啦 A 梦」任意门
2024年9月智源研究院发布统一图像生成模型OmniGen，获社区好评。近期OmniGen升级为OmniGen2，增强多方面能力且全面开源。它采用新架构与策略，有反思机制，玩法丰富，还推出新基准优化部署。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
Sam Altman最新博文！温和的奇点
OpenAI CEO Sam Altman在新博客《The Gentle Singularity》中探讨AI进步远超想象时世界的变化，提及AI将在多方面做贡献，还给出未来几年AI发展预测，指出要解决安全和对齐问题。
图灵奖得主 Yoshua Bengio 智源大会最新演讲：关于AI，我改变了信念，也改变了研究方向
2025年6月6日，图灵奖得主Yoshua Bengio在第七届智源大会发表演讲。他目睹前沿AI行为演化后深感警觉，决定调整科研方向以降低AGI潜在风险，还分享AI“求生”案例，提出构建“科学家AI”新理念。
北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。