「多任务学习」共找到 6134 篇相关文章
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
A16Z发布最新AI应用榜单，中国产品强势崛起
a16z发布第五期消费级AI应用排行榜，此榜单已成观察AI日常使用趋势的重要指标。新面孔减少，生态趋于稳定。Google发力，多个产品入榜；Grok表现佳，Meta AI欠佳；中国产品崛起，多个上榜；‘Vibe Coding’平台带动其他工具增长。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
硅谷祛眼袋，海淀求嫩肤：中外科技老哥都在偷偷卷颜值
加州整形外科医生爆料，过去五年科技圈男性做医美的多了五倍，对拉皮等开刀项目也趋之若鹜。国内科技大厂周边医美机构男性客户也增多，多以轻医美为主。科技从业者医美需求飙升，与年龄焦虑和找对象需求有关。
文心X1.1三大能力狂飙，海内外实测还挺惊艳！
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
Anthropic：现在学习FDE，年薪百万！
Anthropic大佬分享FDE岗位价值，指出其非外包，是面向客户的软件工程师。还阐述适合的人才、团队，纠正三大误区，强调客户买的是解决问题的过程，现场沟通能力正升值。
vLLM PIECEWISE CUDA Graph 技术学习笔记
文章围绕vLLM PIECEWISE CUDA Graph技术展开，介绍了vLLM Compilation架构、分片编译技术、算子融合、集合通信融合、编译缓存、装饰器系统等内容，PIECEWISE技术让vLLM在prefill阶段性能提升。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。