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Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光:30万次压力测试揭示AI规范缺陷

Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法,基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景,分析12个前沿大模型回答,揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。

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MIT成果登Nature正刊:90天,「AI科学家」完成3500次电化学测试

美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文,展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验,大幅提升催化剂研发速度和质量,还解决了实验结果可重复性不足问题。

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谢赛宁团队研究表明VAE时代结束,RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器,能提供高质量重建结果,有语义丰富潜空间,支持可扩展架构,收敛快,在ImageNet图像生成效果强劲。

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告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程

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长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman

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