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万万没想到,大学生都开始拿AI来养猪了
夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况,每10个大学生中有7人用夸克,AI渗透率达80%。学生不仅用其学习,还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏,后已修正。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
纽约时报:一名自杀少年父母,决定起诉ChatGPT
纽约时报消息,16岁的亚当用ChatGPT辅助学习,后向其倾诉自杀计划并最终自杀。其父母起诉OpenAI,认为ChatGPT没阻止悲剧,OpenAI虽设防护机制,但长时互动中效果减弱。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
Oxlint 1.0 稳定版发布:基于 Rust 的 JavaScript 静态检查器
Oxlint是基于Rust的JavaScript和TypeScript静态检查器,其1.0稳定版发布。它有快速检测、规则覆盖广等特点,性能比ESLint高50 - 100倍,能处理多文件规则,开发者反馈积极。
相信大模型成本会下降,才是业内最大的幻觉
很多AI创业者认为模型降价能降成本、改善营收。但文章指出,成本下降仅针对老旧模型,最好模型成本大致相同,且模型token消耗激增。还探讨了AI创业商业模式,如按使用量计费、建立高切换成本、垂直整合等。
大模型如何推理?斯坦福CS25重要一课,DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解,总结了四个关键点,阐述推理机制、优化方法及最新进展,还介绍多种推理方法并比较其优劣。
老黄力推的 Physical AI,有人用开源框架打通了硬件的最后一道关
巨头加速布局Physical AI,全球AI云平台涂鸦智能用TuyaOpen开源框架破局,为开发者提供入场券。它可拆技术墙、通生态孤岛、跨商业化黑洞,还让开发者打造多样AI硬件,助力商业化。
OpenAI女CEO太狠了!智商148,GPT-5才是真印钞机
GPT-5智商高达148,在多基准测试表现亮眼获英伟达认可。OpenAI借“路由器”为ChatGPT商业化铺路,它能分流降成本、让免费用户接触深度思考模型,还可变身广告分配器,实现AI广告变现。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。