「自动化机器学习」共找到 2016 篇相关文章
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
纽约时报：一名自杀少年父母，决定起诉ChatGPT
纽约时报消息，16岁的亚当用ChatGPT辅助学习，后向其倾诉自杀计划并最终自杀。其父母起诉OpenAI，认为ChatGPT没阻止悲剧，OpenAI虽设防护机制，但长时互动中效果减弱。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
Notion CEO Ivan Zhao：好的 AI 产品，做到 7.5 分就够了
Notion CEO Ivan Zhao 在播客采访中分享打造 AI 产品的观点。他认为 Notion 整合 SaaS 成生产力工具，数据库是核心。好产品做到 7.5 分即可，构建 AI 产品像“酿啤酒”，知识工作领域 Agent 未真正出现。
Agent狂欢下的冷思考：为什么说Data&AI数据基础设施，才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事，但企业部署后效果不佳，因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心，提出Data&AI数据基础设施是新范式，还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
WRC 观察丨VLA 叙事能带来融资，但不能带来收入
本文聚焦2025年WRC展会，揭示具身智能行业现状。厂商展品增多强化‘量产元年’信号，但销售焦虑弥漫，包括销售人员扩招、渠道搭建难等。还分析不同类型机器人销售情况、应用场景及市场前景。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
AGI是否需要世界模型？顶级AI专家圆桌论道，清华求真书院主办
2025年7月20日，2025基础科学与人工智能论坛举行，孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论，涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面，为AI技术发展勾勒图景与挑战。