「数据问题」共找到 5131 篇相关文章
刚刚，Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣：Meta重金投资并挖走了我
Meta重金投资Scale AI，收购其49%股权。97后Scale AI CEO Alexandr Wang将离开，加入Meta参与AI工作，Scale由Jason Droege任临时CEO。Wang称数据是AI系统生命线，此为公司及个人发展契机。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
Claude Opus 4.7，全网差评！刚升级就翻车，用户怒斥：还我4.6
Claude Opus 4.7刚发布就遭全网吐槽，价格贵50%，性能却严重倒退，出现幻觉、计算拉胯等问题。用户质疑Anthropic为省钱缩水模型，罪魁祸首可能是新引入的“自适应推理”功能。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
AI 原生研发范式：从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代，用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题，并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式，还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答，助力研发高效转型。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
搅局者来了！智谱重磅开源AutoGLM，让“豆包手机”人人可造！官方：AI手机不该掌握在少数厂商手中
智谱团队将核心AI Agent模型AutoGLM完整开源，它有手机操作能力，支持上百主流APP。智谱认为AI手机是趋势，不应被少数厂商垄断，开源还能解决隐私问题，复用技术经验。
OpenAI最新报告曝光！前5%精英效率暴涨16倍，普通人却被悄悄淘汰
OpenAI《企业AI现状报告》基于8亿周活用户和9000名企业员工数据分析得出，企业AI采用率加速加深。报告显示员工用AI提效，工作流重塑，但存在使用差距，前5%精英效率优势明显。