「跨模型泛化」共找到 7936 篇相关文章
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用,其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误,传统检测方法对此失效,提出跨模型探针法提升检测能力。
详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB,介绍其架构、安装启动方法,展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能,还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
Ilya 最新访谈,预训练时代终结后,AI行业来到了哪里?
Ilya接受90多分钟深度访谈,指出当前大模型泛化能力远不如人,Scaling时代终结,研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题,预测超级智能5 - 20年到来。
机器人“会用手”了!银河通用首破手掌任意朝向旋转难题,拧螺丝、砸钉子样样精通
银河通用推出的灵巧手神经动力学模型DexNDM,让灵巧手实现从能动到能用的飞跃。它首次突破手掌任意朝向旋转难题,实现跨物体、跨姿态稳定操作,助力机器人迈向精细操作,推动灵巧操作走向生产力基础设施。
机器人连续叠衣120分钟!仅用0.9B参数实现五大SOTA|清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型,仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。
LLM近期重大架构进化一览:从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长,成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化,如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE,以降低长上下文推理成本。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了?快手提出熵比裁剪方法,从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪(ERC)方法,应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布,在多个数学推理基准实验中提升了模型性能,还与多种方法对比验证了泛化能力。
庞若鸣还有苹果论文?改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间,其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题,提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程,提升模型性能。
通义团队提出环境Scaling:自动构建环境,并自主学习和成长,可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境,让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型,数十亿参数就达万亿级模型性能,为轻量级代理智能发展带来新可能。