「非马尔可夫任务」共找到 2545 篇相关文章
一个半月高强度 Claude Code :Vibe coding 是一种全新的思维模式
开发者王巍记录使用Claude Code感受与经验。提到Vibe coding是新思维模式,还分享从传统Editor AI转换的体验,以及CC的边界、使用模式、迭代方式等,也谈到其限制与应对策略。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体,最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro,解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计,创新训练方法,在多任务中表现出色,降低外部依赖,相关论文登HuggingFace热榜。
4K-Agent:可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要,但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent,其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清,在多领域测试表现出色。
0 融资、10 亿美元营收,数据标注领域真正的巨头,不认为合成数据是未来
Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈,提出创业应解决问题而非融资,合成数据被高估,高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向,人类反馈永不过时,数据质量是AI发展首要瓶颈。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等:直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限,本文提出智能化优化经验学习框架,结合DNN流场预测模型与DRL优化方法,还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数,经验证效果良好,为气动优化提供新路径。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金,AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式,用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中,难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品,获1700万美金融资,解决传统文档处理难题,打造平台。
ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识?GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench,涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳,尤其数学推理挑战大,为模型迭代提供评估基准。
推理正确率下降65.5%!斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞,斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入,拆解为子任务,构建评测体系,用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低,存在结构性缺陷。
揭秘大模型评测:如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程,包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战,如设计维度和集,还给出评测方法及案例,像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。