「金牌表现」共找到 2279 篇相关文章
假简历狂骗硅谷 10+ 家 AI 公司、拿多头薪水被锤！印度工程师喊冤：每周拼 140 小时，我也很绝望
印度工程师 Soham Parekh 同时供职多家硅谷初创公司被曝光。他面试表现佳，获多家公司青睐。Parekh 称是为摆脱财务困境，每周工作 140 小时。事件引发争议，有人视其为骗子，也有人建议他利用名气创业。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败？首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向，应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集，设计三种初步方法并评估，虽现有方法表现有限，但此研究意义重大，有望助力打造更可靠系统。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
刚刚，全球最强GPT-6 Astra来了！人类进入AGI时代
OpenAI官宣下一代旗舰模型GPT - 6 Astra，定义其为「世界上最智能、对齐程度最高」的模型。它多项基准测试成绩惊人，在编程、计算机使用等多领域表现卓越，还改写科研纪录，不过因安全能力强暂未全开放。
全球首个通用决策大模型，AI推演现实世界的技术揭秘
中科闻歌决策机Decitron被称为「全球首个通用决策大模型」，它将不同能力统一到开放世界决策框架，形成闭环。8月3日其技术报告发布，公开三项核心技术，还介绍了推演流程和实验验证情况。