「方法发现」共找到 2448 篇相关文章
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。
加一个字母就可以绕过AI围栏，新的漏洞：TokenBreak
提示词注入攻击威胁大模型及应用，当前主要防护方法是用BERT模型检测。HiddenLayer团队发现TokenBreak漏洞，通过加字母绕过检测。研究表明BPE和WordPiece分词策略易受攻击，Unigram不易，建议优先选Unigram类模型。
The Batch: 876 | Gemini 的环境影响测算
谷歌研究人员对驱动 Gemini AI 助手的模型进行一年研究，发现处理一个提示的环境影响小。其能耗、水耗和温室气体排放量远低于此前估算，2024 - 2025 年处理中位提示时能耗、排放大幅降低。
更多thinking≠更好结果，精准thinking可砍掉一半长度
当前大模型如GPT - 4、DeepSeek推理又长又啰嗦，论文发现其在简单题目上过度推理。作者提出‘无效思考’概念，还给出解决原则，用LC - R1方法训练，效果显著，揭示精准思考才是王道。
斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
刚刚，Anthropic 宣布：Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。
《圣经》成书时间或被改写！AI竟发现《死海古卷》早于所罗门时代
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法，超越传统古文字学，还可能揭示圣经作者线索。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
POF | 西北工业大学马榕池、高传强等：基于预解分析的圆柱绕流最优射流控制位置对雷诺数依赖性研究
本文提出预解分析有效增益指导控制位置量化设计方法，发现不同雷诺数下最优控制位置关系式，挖掘出射流与主流掺混作用的流动机理，即射流在科恩达效应有效行程内到分离点可最佳抑制涡脱。