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全球首个「百万引用」学者诞生!Bengio封神,辛顿、何恺明紧跟
Yoshua Bengio成谷歌学术首个论文引用超百万的人,Geoffrey Hinton达97万次。全球高被引TOP 10中,计算机领域占4席,均属AI领域。深度学习论文引用爆发,契合AI时代。还介绍了Bengio、何恺明等AI领域高被引作者情况。
一周休4天!老黄、盖茨站台,网友炸锅:是AI福利,还是裁员信号?
Fortune报道引发网友对3 - 4天工作制热议。Zoom CEO袁征、黄仁勋、比尔·盖茨等大佬认为AI或带来此转变,袁征觉得AI会自动化低价值工作,也有人认为是裁员信号。黄仁勋称未来更忙,且有岗位消失也有新机会。
MSRA清北推出强化预训练!取代传统自监督,14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT,将强化学习融入预训练,把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色,在多方面媲美甚至超越32B模型,未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
单卡可跑18万原子!分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5,是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升,实测中表现优于经典力场,架构、数据和训练都有创新,误差降45%,速度提8倍,现已开源。
藏在机器人指尖的AI底座:一家触觉公司的野心|甲子光年
本文指出机器人产业正补触觉这一课,2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例,剖析其全栈布局,探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。
OpenAI董事长Bret Taylor:2010 年的 SaaS 应用,就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称,当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代,AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯,还为AI创业者划红线,如应用公司预训练模型是烧钱。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招!0真机数据,zero-shot,跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1,采用世界模型与强化学习一体化设计,在不使用真机数据的前提下,实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式,解决了具身智能发展的核心瓶颈。
月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。