「错误修正」共找到 204 篇相关文章

开源动态7

上下文工程比提示词工程好 10 倍,比 vibe 编码好 100 倍!Karpathy 站台,堪称「全新的氛围编码」。

Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念,Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多,不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能,文中还介绍了相关开源项目及使用方法。

AI进修生
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Harness Engineering: C 端 AIGC 内容生产自优化实践

文章介绍蚂蚁保保险快查深度解读页面生成系统(DIPG),它将Harness思想用于C端AIGC生产链路。DIPG采用‘离线生成+校验+刷入DB’模式,解决LLM实时生成时延和质量问题,还阐述多Agent协作、校验机制及回灌流程等。

阿里云开发者
新闻资讯8

人类56年解不出,谷歌AI一夜连破9道世纪难题!

Google DeepMind发布全新AI数学智能体AlphaProof Nexus,一次性攻克9道悬而未决几十年的Erdős开放问题,最老的已悬置56年。证明经Lean编译器验证,无错误可能。此外,还在多数学分支取得突破。

新智元
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Claude 开始收“代码审核税”:一条 PR 25 美元,大厂一年或花百万,还得上交整个代码库

3月9日,Anthropic推出代码审查产品Code Review,运行在GitHub和CI流程,按token计费,每次15 - 25美元,速度约20分钟/次,用整个代码库分析。虽能发现问题,但价格贵、速度慢,还遭“既当运动员又当裁判”质疑。

InfoQ
新闻资讯8

真机RL!最强VLA模型π*0.6来了,机器人在办公室开起咖啡厅

美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6,新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号,使模型能执行多项真实世界应用。

机器之心
产品应用7

关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解

文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。

GiantPandaLLM
产品应用7

根治『降智』反骨仔,ChatGPT-5几条实用窍门

ChatGPT-5发布后口碑崩溃,“降智”行为不断,如发布会图表错误、算术题答错、智商测试得分低。不过作者找到增智方法,像修改提示词、让其建立行动规划等,还介绍恢复旧模型及OpenAI后续计划。

鲸选AI
产品应用8

一个重要的发布被忽略!Decart发布实时“Sora”,直播/游戏业迎来新变革

Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD,基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒,攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题,还计划拓展应用及升级功能。

AI工程化
算法论文8

UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力

大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

Physical Intelligence联创最新访谈:机器人尚未进入可预测的Scaling阶段

2024年末PI实验室测试,机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为,机器人未到可预测Scaling阶段,还在确定规模化技术路径,也谈到数据、泛化、可靠性等问题。

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