「人类先验知识」共找到 1650 篇相关文章
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
Andrej Karpathy最新万字采访：AGI还需10年，RL其实很糟糕，AGI不会导致经济大爆发
Andrej Karpathy在两小时万字采访里阐述AI观点。他认为AGI还需十年，强化学习糟糕，其不会带来经济爆炸式增长。还分享创办Eureka的愿景，想构建“知识斜坡”，让人类在AI时代有更强认知力。
一周两破18年数学纪录！陶哲轩惊叹：AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手，一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升，后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步，展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。
AI教父Hinton暴论：AI永生之日，全人类变烤面包倒计时！
在Gitex Europe开幕日，「AI教父」Hinton接受专访，表达对AI发展的看法。他认为AI可深刻改变多领域，未来十年有望在数学领域超越人类，也指出AI能耗问题，担心人类触及能源极限，还强调AI可能灭绝人类，呼吁政府监管。