「猜数偏好」共找到 463 篇相关文章
告别功能内卷，产业AI需要一记“ACE球” | 甲子光年
文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战，投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式，提出‘ACE’方法论，以行业大模型和实战经验助力落地，成果初显，有望推动AI to B行业变革。
新Vidu Q3参考生，这是冲着「剧」来的！万物皆可参考：特效音效场景都备好了
生数科技Vidu Q3发布参考生视频，为剧而生，万物可参。它能凭几张图和Prompt生成影视级特效、音效和场景。实测显示其特效、音效、场景表现出色，还解决AI视频创作痛点，兼顾专业与普惠。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
7个月翻一番！AI agent能力飙升，METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示，Agent能力每7个月翻一番，这在9项基准测试中得到验证，任务涉及编程、数学等领域，大模型正迈向高度自动化，且Agent性能提升快，未来处理复杂任务能力或更强。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质，这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
天使轮数千万元融资，这家公司想成为 AI 时代用户的安全执行顾问
主打认知安全的缔零科技获数千万元天使轮融资，资金用于「缔零法则」技术迭代等。其产品以AI治理AI，降本增效。公司曾推「缔零智数」，现「缔零法则」把控模型推理。未来有ToC计划，想成用户安全助手。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
真·博士水平！GPT-5首次给出第四矩定理显式收敛率，数学教授只点拨了一下
在数学教授引导下，GPT - 5首次将定性的第四矩定理扩展为带有显式收敛率的定量形式，明确了收敛速率。研究人员还引导其将结果推广到泊松情形，作者起初想将其列为论文共同作者但被 arXiv 政策禁止。