「开放研究项目」共找到 3506 篇相关文章
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
闲置手机装OpenClaw：三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目
文章介绍了三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目，如在25美元手机、5美元芯片运行OpenClaw，还有安卓手机变AI主机。展示新思路，也指出端侧部署有局限，云+端协同才是最佳。
1899个MCP服务安全研究：7.2%存在漏洞，5.5%暗藏「工具投毒」
研究人员对1899个开源MCP服务器扫描，发现7.2%项目有漏洞、5.5%遭工具投毒。MCP虽成事实标准且发展好，但代码质量堪忧，传统安全工具难检测其风险，为生态敲响警钟。
Google悄悄下了一盘大棋：一天三个端侧AI项目同时爆发
Google 一天内三个端侧 AI 项目爆发，包括离线听写 App Eloquent、端侧 AI 示例集 AI Edge Gallery 和端侧大模型推理运行时 LiteRT-LM。云端大模型竞争趋同，端侧 AI 是差异化战场，Google 全栈布局有优势。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
模型一个没换，正确率翻了近三倍，这个项目有点东西啊！
GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
2025谷歌研究学者计划名单：吴佳俊、Mamba作者Albert Gu、Tri Dao等获奖
本周四，2025年谷歌研究学者计划获奖名单公布。该计划为鼓励与科研人员合作、推动科技进步而设，申请人需为高校教职人员，获奖者最高可获6万美元奖金。本文列出了部分获奖华人学者信息。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装
110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。