「学习过程」共找到 1649 篇相关文章
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
黄仁勋中国现场直击！假如有一个「数字黄仁勋」，我希望我们一起变聪明
英伟达CEO黄仁勋再访北京，接受新智元等媒体采访。他盛赞华为优秀，评价DeepSeek等模型出色，还谈及AGI、数字分身、出口管制等话题。此外，H20芯片解禁重售释放政策信号，有望实现中美科技企业合作共赢。
如何让 AI 成为你的编程搭档？一次真实重构告诉你答案
文章介绍编程工具Cursor，它是基于VS Code、深度集成AI的智能代码编辑器，有多种模式，能力强但有局限。作者分享用其完成重构需求的过程、经验，还提及使用中踩坑及应对方案，最后总结提效成果。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
AI教父Hinton：曾为了儿子卖身谷歌，如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱，将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕，离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害，也描绘了人类与AI共生的美好愿景。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
复读一年，AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分！AI 数学能力发生了什么？
今年媒体让AI做高考数学题，Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年，AI数学能力指数级增长，这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题，未来高考数学或难区分模型能力。