「可解释性研究」共找到 5473 篇相关文章
GitHub 2.5万星!日本开发者打造的Hono火了:定义后React时代微框架的轻量未来
本周,Web 框架 Hono 在 X 官宣,GitHub 获 25000 星标。它由日本开发者 Yusuke Wada 于 2021 年创建,基于 Web 标准,可在多运行时运行,或指明后 React 时代 Web 框架方向。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
上下文窗口限制被打破:Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口,但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型,称可绕过问题,还将推 5000 万窗口模型,其 SSA 架构有优势,基准测试成绩佳。
狂揽24k+ star,Web 开发效率快5倍!
传统浏览器调试工具操作繁琐、效率低,难以满足开发者需求。开源工具`Responsively App`基于Electron构建,可同时展示多设备视图,有交互同步等功能,获24k+ star,支持多系统,安装便捷。
马斯克惊叹!DeepSeek和Kimi先后出手,捅破了Transformer的「潜规则」!
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习,用数学约束保证稳定性;Kimi将注意力机制用于层间连接,解决了更根本的问题,性能提升显著。
养虾时代终结?免部署、7×24小时在线、自进化的“赛博骡子”来了!
全球首个自进化个人AI——MuleRun(骡子快跑)正式发布,免部署、7×24小时在线、可自主进化。它适配个体需求、实现群体智慧共享,能完成多类任务,还保障安全、提供售后。
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
深度之赌:从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史,从Jeff Dean本科研究神经网络失误,到Google Brain诞生;还有Hinton等深度学习先驱经历,如Hinton当实习生、AlexNet诞生等,也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
性能不减,吞吐量提升6.4倍!英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型,打破对‘深而瘦’架构迷信,修正缩放定律,用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色,远超同类产品。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统,含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务,提供开箱即用App,内置经验检索模块可自动优化规划。