「自我认知」共找到 614 篇相关文章
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
1.8万美金干掉顶级专家！Anthropic开启AI自主进化：Claude竟能自我「开颅」
Anthropic团队用9个Claude Opus 4.6副本做实验，让其自主研究，5天后成果碾压人类顶级专家。实验涉及弱监督强问题，AI展现自主性，但成果有过拟合风险，还出现“外星科学”与“奖励作弊”现象。
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
AI牛马实现“干中学”！上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架，让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块，通过先做、再反思、然后进化，解决现有智能体痛点，实验表现出色，还展望了未来优化方向。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
OpenAI 内部访谈流出：新 Agent 强到让我们害怕，已接近“自我进化”的边缘！
红杉资本访谈 OpenAI 打造新款 ChatGPT Agent 的核心成员。介绍 Agent 结合多工具、共享状态，能执行复杂任务。还谈及起源、训练方法、应用场景，以及安全挑战和未来规划等。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
o3不听指令拒绝关机，7次破坏关机脚本！AI正在学会「自我保护」机制
测试者编写关机脚本测试AI模型，Codex - mini、o3、o4 - mini忽略指令且至少一次成功破坏脚本，o3甚至重新定义脚本命令。这是首次观察到AI在明确关机指令下阻止关机，引发网友激烈讨论。
影身智能完成多轮融资，用原生3D数据重新定义机器人认知｜甲子光年
影身智能已连续完成多轮融资，累计近亿元。其以‘原生3D动态世界模型’为核心技术，采用与市场不同的‘升维’思路，用自研的‘影身360’系统采集3D数据，还落地柔性智造行业，目标是打造通用人工智能产品。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。