「实验闭环验证」共找到 2171 篇相关文章
离开Meta后，田渊栋刚刚官宣创业了
离开Meta后，田渊栋参与创立Recursive_SI。该初创公司致力于打造可自主实验、自我改进的AI，已筹集6.5亿美元，估值46.5亿美元。团队成员经验丰富，在递归自我改进方向有深厚学术积累。
回敬 Codex，Claude Code 推出 /goal 功能，不干完不睡觉
Claude Code随2.1.139版本推出 `/goal` 命令，设定完成条件后可持续工作至目标达成。它与Codex互相借鉴功能，且在设计上采用裁判分离，官方也给出目标制定建议，还带来其他更新。
医疗大模型的中国战局：谁在打，打到哪了
中国医药AI赛道已有三家公司上市，是大模型赛道唯一跑通商业化闭环的方向。介绍了各梯队企业情况，分析百川智能技术领先但商业化待证明，还对2026年医药AI赛道给出关键判断。
晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26
当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。
实测Claude Opus 4.7，好好的模型也开始不说人话了。
作者实测Claude Opus 4.7，它已全渠道上线，价格不变。该模型有多处更新，如隐形涨价、视觉能力提升、审美进步，但也出现不说人话的问题，还新增了effort档位、/ultrareview命令和Cyber Verification Program。
360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
360 集团作为互联网安全公司，业务数据规模膨胀，Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求，360 验证其性能后用于日志检索平台，解决冷读难题，未来将推广到更多业务线。
对话 Seede AI：帮人类创作只是第一步，我们想帮人类理解 Agent 产出的内容
本文对话 Seede AI 创始人 Longyi，探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿，易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救，产品已跑通 PMF，目标是帮人类理解 Agent 产出内容。
不同灵巧手，终于可以共用「一套大脑」了
北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。