「全局因果任务图」共找到 2057 篇相关文章
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
吴恩达对谈LangChain创始人:企业构建Agen系统的核心认知!
吴恩达与LangChain联合创始人Harrison Chase深度对话,点明构建Agent系统关键要点,如关注系统‘Agentic’、解决构建核心挑战、模块化构建等,还提及被低估领域、MCP问题及AI创业制胜之道。
吴恩达评Agent现状:MCP尚处“蛮荒”,单Agent跑通已是“奇迹”,A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话,评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’,单Agent跑通不易,A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等,给出创业建议。
具身智能需要从ImageNet做起吗?
文章探讨具身智能发展,分析其爆发原因,如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式,还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点,认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题,不同智能领域可能殊途同归。
她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算研究进展,探讨激励模型思考方式,介绍思维链、并行采样、序列修订等策略,还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
Action Map Policy:从高维动作回归到像素分类,一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy(AMP),将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题,性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
比尔盖茨最新洞察:AI 时代动荡已至,三大风险,三个建议
比尔·盖茨在个人网站发布最新洞察,认为动荡的AI时代已至,AI影响广泛,政府需提出应对方案。他指出AI带来就业、安全、影响孩子成长三类风险,也有改善多领域服务的可能,还给出三项应对建议。
GPT-6发布,OpenAI说AGI时代来了
北京时间9月4日凌晨,OpenAI发布GPT - 6 Astra,虽发布过程狼狈,但该模型在多项评测中表现出色,如数学评测、电脑操控等,但编程类任务未全面领先,且网络安全方面部分功能被限制。