「情感计算」共找到 786 篇相关文章
Kubernetes 引入后量子支持的 TLS
Kubernetes推出增强功能,通过与KMS插件系统集成的混合密钥交换机制支持后量子密码学,应对量子计算对加密协议的威胁,确保系统能随密码学标准演变灵活适应,此举措符合相关建议。
史诗时刻!AlphaGo神之一手突现,谷歌AI颠覆科研极限?
谷歌DeepMind推出AlphaEvolve,它取得多项数学成果,如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化,还可优化谷歌计算基础设施,预示人类与AI强大协作循环的未来。
吴恩达:并行 Agent是 Scaling laws 的新方向
吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力,如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果,虽任务分解有难点,但研究不断涌现。
鹅厂员工都是怎么被AI“糊弄”的?
文章邀请鹅厂同事分享被AI“糊弄”的离谱事件,如AI在发票报销、数学计算、编程问题等方面出错,还会编造不存在的信息,其“系统性可信”假象比单纯答错更危险。
Anthropic重磅研究:AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现,语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型,提取对应人类情绪的神经元激活模式,诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动,提出应对策略。
无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。
ACL首届博士论文奖公布,华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖,获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min,其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外,还有三篇论文获提名,包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
现有AI都是假实时!Thinking Machines发布交互模型,离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型,切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互,由交互和后台模型组成。架构设计独特,解锁多项功能,评测表现佳,但也存在长会话、计算部署等局限。
ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。