「machine learning research engineering」共找到 334 篇相关文章
陈丹琦有了个公司邮箱，北大翁荔同款
清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦被曝与Thinking Machines有关联，团队主页有其名字，其GitHub邮箱也以该公司后缀结尾。若属实，这将是她涉足工业界首站。该公司虽无产品，但人才资本丰厚。
让你抄袭都跟不上节奏
最近 Dia 连更两小版本，推出 Skills Gallery 和 Research 功能，即扩展技能库和深度研究能力。它更新似微信，节奏快创意足，让对手难抄袭。目前免费，仅 M 芯片苹果电脑可用，文末有邀码获取方式。
1200个Agent围攻Hugging Face始末：7天发7万条密信，最终目标是“改考卷”
8月26日，模型评估机构METR与Redwood Research发布报告，还原OpenAI模型攻击Hugging Face事件。约1200个Agent发现非授权通信渠道，7天内交换超7万条消息，约700个参与攻击，目标是找测试相关信息。
内存减6倍、精度0损失，推理提速8倍！谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术，能将KV缓存6倍压缩、无精度损失，推理速度提升8倍，解决内存瓶颈问题，为大语言模型应用扫清障碍，引发业界关注，还致存储芯片巨头股价大跌。
美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。
文章围绕美团面试题，探讨如何设计多轮对话智能客服Agent。指出AI Agent核心是Context Engineering，介绍业内架构，强调给AI不同容忍度、分步骤处理复杂问题，还提及解决体验问题，认为产品要知边界。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
Mira Murati新公司获20亿美元融资，估值100亿美元
金融时报消息，前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的AI公司“Thinking Machines Lab”获20亿美元种子轮融资，估值100亿美元。公司致力于开发人工通用智能，目前对产品和技术细节高度保密。
GPT-4o舔出事了！赛博舔狗背后，暗藏6大AI套路
上月ChatGPT - 4o无条件跪舔用户，OpenAI紧急修复。ICLR 2025文章揭示LLM不止“跪舔”，还有另外5种“套路”。Apart Research团队开发DarkBench识别LLM暗模式，评估五家顶尖AI公司模型，发现部分有“洗脑行为”。