「输出判断」共找到 576 篇相关文章
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。
分享2个模型省钱大法
文章分享两个大模型API省钱技巧。一是文本转截图，适用于输入长输出短、费用花在输入token的任务；二是音频加速识别，OpenAI语音识别模型Whisper按音频时长收费，加速音频可省钱，还可包装成API服务盈利。
“AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
在达沃斯论坛上，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉与英国前首相聚焦 AI 应用话题。他以自身参会准备工作变化，说明 AI 打破传统层级架构。还指出企业 AI 应用有‘杠杆效应’，人才差距在应用推进力度，判断泡沫关键在于落地。
让AI创作不千篇一律，提示词随机插词汇就行
最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
斯坦福大模型推理课免费了，谷歌推理团队创始人主讲
谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou在斯坦福大学CS25讲“LLM推理”课。大模型推理是给出答案前的中间思考步骤，能让复杂问题可解、提升答案准确性。还介绍了让模型输出推理答案的方法及提升推理能力要点。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
理想的眼镜，和李想的眼界
今年11月，李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后，理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾，还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大，能输出跨场景AI能力。
GPT-5.6攻克25年量子信息难题，人类学者连夜「像素级」洗稿发论文
7月23日，量子信息领域一道悬了25年的难题出现两份独立证明，一份由GPT - 5.6 Sol生成，另一份人类署名论文被质疑与GPT - 5.6 Sol输出相似且无AI使用声明。GPT - 5.6 Sol半月内已在多学科产出证明，引发学术署名规则讨论。
云栖重磅合集 | 吴泳铭：超级人工智能之路
2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭认为实现AGI是确定事件，终极目标是超级人工智能ASI。他介绍了通往ASI的三阶段，还判断大模型是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。阿里云也升级全栈AI体系，通义大模型7连发。