「实验验证」共找到 1986 篇相关文章
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。
押中 Figma、Scale AI 的 Thiel Fellowship， 今年下注哪些 AI 方向？
Thiel Fellowship 由 Peter Thiel 2011 年创办，为入选者提供资金与支持。2025 年入选者地域更广，项目聚焦 AI 等领域。热门方向有 AI Infra、金融 Infra、可编程生命系统，创始人年轻、跨界、实验性强。文中还介绍了多个亮点项目。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
搜索SEO被AI重塑，专业内容社区价值凸显 | 量子位智库报告
量子位智库报告指出，大模型颠覆传统搜索，传统SEO正被重构。实验显示近半AI回答引源自内容社区，专业话题中占比更高，知乎被引频率最高。报告认为SEO应向SPO转变，专业内容社区价值凸显。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。