「人类学习范式」共找到 3154 篇相关文章
MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。
27、42、73,DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数!为什么?
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73,Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因,如数据集、人类偏见等,也有论文分析此现象,多与数据分布有关。
Lex Fridman 对谈谷歌 CEO:追上进度后,谷歌接下来打算做什么?
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai,探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等,还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆,斩获各大榜单全球第一,点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议,GitHub star破千,在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发,采用Cone Graph分层结构,实现Graph RAG新范式,更注重联想,而非单纯搜索。
Agent搜索哪家强?人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA,用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题,含373个高质量查询,实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
大模型被确诊「视觉文盲」!多校联合提出MILO,为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型(MLLMs)应用关键挑战,当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式,结合视觉生成反馈与语言调优,还构建GeoGen数据集,经五大任务验证其有效。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架,在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降,该框架能揭示模型差异,为评测提供新范式。
深度对话 Benchmark 合伙人:AI 打破了 SaaS 的 3322 规则改变创造本质
Benchmark 合伙人 Eric Vishria 与 Banana Capital 合伙人 Turner Novak 对话,分享 AI 时代创业看法、投资策略等。他认为 AI 打破 SaaS 增长法则,关注创始人叙事、学习能力,坚持投资非凡公司,还谈了对上市、估值等的观点。
支持中文!NotebookLM自动生成播客
Google宣布NotebookLM语言摘要功能支持50多种语言,包括中文,可将上传文档转成播客对话形式。以一篇AI进化论文为例展示效果,其音频和内容质量不错,学习输入立体,还能助力AI播客创作。