「深度强化学习」共找到 2084 篇相关文章
提示工程死亡?不,它刚刚重生为计算科学:一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫,因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架,揭示提示是信息选择器,优化提示可使推理性能提升超50%,将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
如何让 AI 成为你的编程搭档?一次真实重构告诉你答案
文章介绍编程工具Cursor,它是基于VS Code、深度集成AI的智能代码编辑器,有多种模式,能力强但有局限。作者分享用其完成重构需求的过程、经验,还提及使用中踩坑及应对方案,最后总结提效成果。
GPT-5今夏突袭?Sam Altman 首次大谈 GPT-5、AGI
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman接受40分钟深度专访,谈到GPT - 5大概率今夏发布,也会因多种原因延期,还提及o3、Deep Research等产品对实现AGI的重要性,以及OpenAI其他创新产品、项目和发展规划等。
谷歌助力神经科学飞跃,破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench,这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录,设计多种刺激条件采集数据,有特定基准测试任务和评估指标。
AI教父Hinton:曾为了儿子卖身谷歌,如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱,将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕,离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害,也描绘了人类与AI共生的美好愿景。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
MMAR与AudioTrust技术解读,音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型,将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust,还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
大模型推理的“左右脑”革命!华为盘古Embedded凭昇腾之力,让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾,华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU,其采用双系统认知架构,集成“快思考”与“慢思考”双推理模式,实现推理效率与精度协同提升。
实测字节扣子空间:AI 播客比真人丝滑,Agent 能打 80% 的工
本文对字节跳动旗下 Agent「扣子空间」进行实测。它上线新玩法一键生成播客,相比通用 Agent 能力更丰富。此外,它还具备搜图、深度分析、写代码、开发网站等功能,兼具通用能力与低代码开发特点。
多邻国的「AI-first」到底是什么?|AGIX投什么
本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker,探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念,AI提升内容创作效率、实现新功能,在运营多方面应用,还分享早期教训、产品策略和团队文化等。