「可解释性研究」共找到 5496 篇相关文章
GPT-6数学封神,遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”?OpenAI内部研究员撕开Astra真相:人脑更容易被污染,而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra,接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展,引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议,本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译,拆解AI数学推理的核心逻辑。
前两天刚被群嘲,ChatGPT转头就解决了一个数学难题
前些天,OpenAI研究员宣称GPT - 5‘发现’数学难题解法被指只是检索文献引群嘲。但加州大学洛杉矶分校教授用ChatGPT解决凸优化未决问题,还有教授用其发现命题反例,甚至要将其列为论文一作,AI正成研究伙伴。
花了几百万办完一场AI大会后,想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟,指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差,品味是活出来的,线下交流能带来偶然性等,鼓励人们去线下获得真实体验。
跑分第一,实战拉胯!GPT Image 1.5被骂惨,奥特曼这波悬了
OpenAI推出新一代旗舰图像模型GPT Image 1.5,生图能力强,免费用户可上手,开发者能调用API。它在跑分榜单成绩优异,但网友实测发现是‘高分低能’,引发吐槽。此外,其API价格降20%,此次更新是回击谷歌。
一封来自Transformer之父的分手信:8年了!世界需要新的AI架构
Transformer之父Llion Jones在TED AI大会上称要把对Transformer的爱好调成「低电量模式」。他认为大量资金与人才涌入使研究被「收窄」,大家只顾卷参数、抢发论文,没人探索新架构,他呼吁找回好奇心。
7B模型对标GPT-4o,全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym,提供评估基准和训练生态,提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平,解决医疗AI编程瓶颈。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前,其次是现在
文章介绍 MCP(Model Context Protocol),它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议,像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构,可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比,MCP 成本低,能让业务团队参与构建智能体。
OpenAI重回巅峰:GPT‑5.5全球SOTA,碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5,定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色,能力重心转向‘自主完成任务’,在多项评估中成绩优异,还能加速生物医学研究,且Token效率大幅提升。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」,需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现,主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响,直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏,集成到多种剪枝方法,提升了模型性能。
Thinking Machines首款产品重大更新:K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户,还可微调Kimi K2 Thinking,新增兼容OpenAI API接口,支持Qwen3 - VL视觉输入,降低模型训练门槛。