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为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据:首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首,到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟,缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人,适用于多方,有核心内容与价值。
大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。
以加代乘?华为数学家出手,昇腾算子的高能设计与优化,性能提升30%!
大模型落地面临推理难题,华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究,包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术,实现能效、协同和速度突破,未来将拓展应用场景。
Andrej Karpathy 辣评Veo 3:视频生成将直接优化人类的注意力,TikTok只是弟弟
Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解,指出视频生成技术进步带来四个关键转变,认为视频将成AI与人类交流绝佳界面,也引发众人对其利弊的讨论。
强化学习远不是最优,CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出,现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化,只是优化其一阶近似。基于此,团队提出最大似然强化学习,实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
估值840亿AI实验室再放大招,他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道,OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」,将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式,为训练大模型提供新思路,还介绍了流形优化器及相关算法。
谷歌超强 AI Agent 登场:攻克 300 年数学难题、改进芯片设计!编程迎来 AlphaGo 时刻?
谷歌 DeepMind 推出由 Gemini 驱动的 AI 智能体 AlphaEvolve,能自我进化解题。它破数学界 53 年纪录,解决 50 多个数学难题,还应用于谷歌数据中心、芯片设计等,提升效率。其进化方法独特,还能减少幻觉。
流式数据集:效率提升 100 倍!
现在只需一行代码,就能通过 `load_dataset('dataset', streaming=True)` 以流式方式加载数据集,无需下载。Hugging Face 优化后端,提升流式数据集速度与效率,减少请求、提升解析速度,还优化启动和流式加载阶段。
14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习,那文科考高分得靠什么?
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习,但文科题无标准答案,此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分,靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。