「概念注入实验」共找到 1705 篇相关文章
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
越靠经验思考的岗位，越先被取代！OpenHex董舒：AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活，提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代，中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型，介绍其平台OPS Agent，最后分享了数字员工相关Q&A。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
刚刚，Anthropic新作：大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间（J - space），用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理，还可暴露其未说出口的意图，为 AI 安全审计提供新途径。
用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑
这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目，能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络，知识会‘自己生长’，用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
苹果新论文发出惊人一问：What do your logits know?
苹果AI研究团队提交论文《你的logits知道些什么？（答案可能会让你惊讶！）》，触及大模型底层逻辑及苹果看重的用户隐私与数据安全。研究通过实验揭示模型信息留存状态，指出存在隐私泄露隐患。
π0.6和GEN-1谁代表未来？乾坤未定，但这条底层赛道浮出水面
Generalist AI的GEN - 1引发行业关注，其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念，构建五层编译管线，有独特商业模式，对未来数据路线持‘路线中立’观点。