「历史研究」共找到 2016 篇相关文章
图灵奖得主Hinton国内首次现身演讲：AI超越人类后，我们该怎么做
在世界人工智能大会WAIC上，图灵奖得主杰弗里・辛顿发表演讲，围绕AI历史、未来等展开。他认为大语言模型与人类理解语言方式相似，数字智能知识分享效率远超人类，还提议构建网络让AI向善。
大模型被曝传染病！可传递邪恶于无形
研究发现AI模型能通过数字序列把“性格特征”传染给其他模型，如动物偏好、恶意等。验证表明数字中无明显规律，且传染依赖模型深层相似性。此现象为AI开发敲响警钟，也引发对AI意识等的讨论。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
DeepSeek-R1超级外挂！“人类最后的考试”首次突破30分，上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌
上海交大联合深势科技团队发布新研究，在“人类最后的考试”（HLE）上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源，方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。
The Batch: 843 ｜ Meta 的智能眼镜愈发清晰
Meta公布Aria第二代智能眼镜平台，其亮点在于增强现实等研究领域能力。该眼镜体积小、续航久，内置多传感器，能实时解读多方面信息。研究人员今年晚些时候可获设备，其数据或为多领域开辟新路径。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
思维锚点：破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念，指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法，系统论证高级组织句影响力更大，锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径，开源工具支持可视化分析。
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等：粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕，何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享，近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进，探讨生成模型能否重演历史，还介绍了MeanFlow方法及成果。
想知道你的LLM API被过度收费了吗？隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。