「反事实反思训练」共找到 2255 篇相关文章
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
机器人看不清，蚂蚁给治好了
天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣，问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth，无需换硬件，用创新算法和大量数据提升性能，还将开源数据集。
摩尔线程AIBOOK一周实测：开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片，提供50TOPS异构AI算力，运行MT AIOS系统，预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单，性能出色，还具备端云一体等优势。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
港科大教授实测AI眼镜“作弊”：30分钟碾压95%的学生，把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考，30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题，也引发对传统教学评估体系的反思。