「因果发现」共找到 1108 篇相关文章
最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。
从一行代码发现DeepSeek的秘密:Model1到底是什么?
在DeepSeek - R1发布一周年时,有人在GitHub的FlashMLA代码仓库发现神秘代号Model1,可能是V4。文章分析了代码仓库用途、新模型“露馅”原因,还从代码中发现Model1细节,结合论文梳理时间线,最后也提出了怀疑。
火星上发现超20种有机分子,它们是生命的基础
2026年4月研究显示,NASA“好奇号”在35亿年前岩石中检测超20种有机分子,7种首次发现。研究用TMAH试剂拆解有机物,揭示火星岩石保存有机物方式,发现含氮杂环分子迹象,让火星生命之谜更近一步。
Claude Mythos其实没那么神?AI发现bug其实早已是寻常
VIDOC Security Lab博客指出Claude Mythos实力或被高估,用LLM发现漏洞早有先例,他们用多模型扫描开源项目也发现诸多漏洞。AI辅助漏洞发现成威胁,企业需用AI对抗AI积极防御。
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo:基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架,将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”,通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制,实验结果显示其核心指标超越SOTA,收敛速度大幅提升。
集成20+先进算法,优于GPT-4o,自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot,集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题,性能优于 GPT - 4o ,已开源邀全球研究者参与。
西湖 & 浙大 | PiFlow:让AI拥有“科学直觉”,Agent用于科学发现的新范式!
西湖大学团队提出PiFlow,一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程,由科学原理指导,通过Min - Max优化机制平衡探索与利用,在多领域实验中效果显著,应用前景广。
刚刚,Anthropic发现Claude「类意识工作台」!神秘J空间藏着没说出口的想法
Anthropic新研究发现Claude内部存在特殊“J空间”,像静默心理工作区,浮现模型思考概念,不一定在回答里。此研究受关注,还揭示其特性、发现方式及应用,改变对Claude“心智”理解。
14 岁清华天才、普林斯顿最年轻终身教授王梦迪:AI 尚未发现新的基础科学|附完整演讲
本文整理了普林斯顿大学终身教授王梦迪在2026外滩大会的演讲,分析当前大模型在科学发现上的核心局限,提出AI实现自主科学发现的路径,分享了团队的科研实践。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」,聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉,CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司,切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色,而机器人缺乏因果推理能力,原识之智项目已获顺为资本早期投资。