「认知差距」共找到 556 篇相关文章
DeepSeek 跃居全球第二 AI 实验室，中美正式并驾齐驱！
Artificial Analysis宣称DeepSeek R1跃居全球第二，其0528版得分达68分，与Google Gemini 2.5 Pro并列。更新体现强化学习的重要性，多家云服务提供商也迅速支持新模型，这表明开源与闭源模型差距缩小，中美AI并驾齐驱。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
拒绝Vibe Coding！大神揭秘8套AI编程模式
Datasette创始人Simon Willison公开指南，教专业开发者用Claude Code等AI编程工具提效，总结8大实战模式重构程序员工作方式。还提出认知债务概念，Hacker News对此有不同观点。
被锁死的想象力：当AI成了科研本身，人类只能是观众
新智元报道，Steve Newman指出，我们对未来想象力或被锁死，AI一旦跨过「适应性阈值」，将进入「不可认知时代」。他提出「谷神星实验」，揭示AI超越人类节奏后，人类社会不再是必经之路等残酷真相。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
【博客转载】Row-Major VS Column-Major
文章探讨行主序和列主序存储多维数组的差异，以及对矩阵乘法性能的影响。指出不同存储顺序组合下矩阵乘法的偏好，还通过C++单线程实现和cuBLAS库验证分析，表明优化可减少性能差距。
OpenClaw、Agent 企业级落地……2026 奇点智能技术大会硬核议题发布
2026奇点智能技术大会4月17 - 18日将在上海召开。大会深入探讨12大前沿专题，邀请众多顶尖学者、技术专家等，涵盖大模型技术、Agent系统、OpenClaw实践等内容，为AI落地绘制认知地图。