「幻觉问题」共找到 3316 篇相关文章
Coding Agent 在百度的落地实践：从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。
陶哲轩，用AI爆改科研范式
菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码，与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折，但AI节省了时间。此外，两位数学家也用AI验证第707号问题反例，数学证明正进入‘AI辅助时代’。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境，如记不住、记太多，还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能，AI应学会主动遗忘，谁先解决此问题，谁就能做出真正懂人的AI。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
网络顶会获奖！华为提出端网协同RDMA传输架构，解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕，华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP，解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题，实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
幻觉率降 27%、成本忽略不计：GPT-5.3 与 Gemini 新品对今年AI走向释放什么信号？
3月3日，OpenAI和Google几乎同时发布新模型，OpenAI推出GPT - 5.3 Instant，主打日常对话顺畅；Google发布Gemini 3.1 Flash - Lite，强调规模化智能。二者不追高端能力，分别从成本和体验着手，反映AI竞争重心转移。