「数学问题」共找到 3442 篇相关文章
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
AIME'25满分炸场！Qwen一波七连发，全家桶大更新
云栖大会上，通义团队成果丰硕。Qwen3-Max性能提升，数学评测满分，多测试成绩优异；Qwen3-VL、Qwen3-Omni等开源，各有亮点；Qwen3-Coder升级。吴泳铭称要发展超级人工智能。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。
马斯克宣布用户将可语音定制X信息流
埃隆·马斯克宣布11月X平台算法将由AI驱动，开源代码会持续更新，用户能语音定制信息流。此计划引两极反应，算法也有缺陷，还面临可信度和信息茧房等问题。
The Batch: 878 | Meta 与 OpenAI 加强防护措施
随着未成年人使用聊天机器人的不良互动受关注，Meta 和 OpenAI 承诺加强管控。Meta 将更新聊天机器人，避免不当对话；OpenAI 要推家长控制功能。此前两家公司均因相关问题遭批评。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
AlphaGo作者领衔，8个机械臂协同干活0碰撞，DeepMind新作登Science子刊
DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习，可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习，解决多机器人协作复杂问题，实验表现出色。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解大模型，公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等，在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位，实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
Hinton万万没想到，前女友用ChatGPT跟他闹分手
Hinton在接受采访时爆料前女友用ChatGPT和他分手。访谈中他分享AI观点，认为人类应让AI成母亲，还谈到用ChatGPT研究、问修理问题等，也纠正从谷歌离职原因。