「自动化机器学习」共找到 2018 篇相关文章
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
一句话，性能暴涨49%！马里兰MIT等力作：Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现，AI性能提升一半靠模型，一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK，发现DALL - E 3性能提升中，模型升级贡献51%，提示词优化贡献49%。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
硬核「吵」了30分钟：这场大模型圆桌，把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中，多位行业大佬围绕大模型展开辩论，话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题，不同观点碰撞，深入探讨大模型技术演进与发展之路。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
黄仁勋中国现场直击！假如有一个「数字黄仁勋」，我希望我们一起变聪明
英伟达CEO黄仁勋再访北京，接受新智元等媒体采访。他盛赞华为优秀，评价DeepSeek等模型出色，还谈及AGI、数字分身、出口管制等话题。此外，H20芯片解禁重售释放政策信号，有望实现中美科技企业合作共赢。
当你感到AI编程无所不能时，也许正站在“愚昧之巅”——理性看待AI时代的软件开发与应用变革
文章分析AI时代软件开发、产品设计和内容营销的变化。赞同产品设计半开放式、加速MVP效率等；部分赞同VOC捕捉、SEO自动化等，但有待验证；不认同普通开发者被淘汰等过于乐观的预测。指出多数变化5年渐显。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
AI教父Hinton：曾为了儿子卖身谷歌，如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱，将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕，离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害，也描绘了人类与AI共生的美好愿景。