「负样本」共找到 225 篇相关文章
CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了
北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。
Anthropic最新经济指数:AI让高学历任务提速12倍,但也可能让你的工作“降级”
Anthropic通过‘经济指数’项目,对Claude.ai和其API对话分析。最新报告引入‘经济基元’,基于2025年11月样本分析,揭示AI对任务、职业和总体影响,如让高学历任务提速12倍,也可能致岗位‘技能降级’。
0.027B手机AI模型,估值2亿美金,三个清华学霸如何获得国际大学生创新大赛冠军
10月15日,清华万格智能团队“基于类脑架构的下一代通用模型与智能体生态”获中国国际大学生创新大赛(2025)冠军。团队由三个清华本科生创立,此前已完成融资,估值达2亿美元。其智人HRM模型有诸多优势,还研发出顶尖气候预测专家模型。
数据蒸馏的双重突破:从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中,数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能,但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案,且代码已开源。
AI 的「成本」,正在把所有人都拖下水
文章指出,虽大模型成本下降,但 AI 公司仍难盈利。因市场追逐新模型,且模型消耗算力单位剧增。如 Anthropic 的不限量套餐失败,各公司陷入囚徒困境,还给出按使用量计费等破局思路。
4人团队,连做两款AI教育爆款,AI时代小团队创业取胜指南
Oleve是仅4人AI创业公司,年化收入达600万美元。旗下Quizard和Unstuck AI成爆款。其成功在于技术敏锐,用OpenAI Codex起步;有“精益增长”策略;且实现流程全面自动化,为小团队创业提供样本。
ICLR 2026 | 异常需要定义!中传团队提出开放世界视频异常检测新范式
现有视频异常检测(VAD)方法泛化能力不足,无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文,提出LaGoVAD模型,联合建模视频与异常定义,解决样本密度下降等问题,实验显示泛化性强。
大模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。
颠覆医学!AI帮助无精男喜当爹,800万扫描找出3个生命火种
全球著名媒体CNN消息,一对饱受18年不孕不育折磨的夫妇,在哥伦比亚大学生育中心用STAR方法,靠AI在精液样本中找到3个精子助妻子受孕。STAR由该中心团队耗时5年研发,为患者提供新选择。
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。