「人工超级智能」共找到 3719 篇相关文章
GPT-5的魔幻现实主义:当技术神话撞上用户预期
奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽,实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统,调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障,基准测试结果混乱,还暴露AI评价难等问题。
AlphaGo开发者创业挑战DeepSeek,成立仅一年目标融资10亿美元
前谷歌DeepMind成员、AlphaGo开发者创立Reflection AI,要开发开源大模型挑战DeepSeek,目标融资10亿美元。其已发布智能体Asimov,较其他模型更受用户偏好,还能捕捉隐性信息,已获少量企业收入。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
Claude Sonnet 5:更强,但更贵,每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5,但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳,推出促销价,不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
人形机器人交付元年,行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年,行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位,真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局,通过训练场模式获取数据,解决行业痛点。
刚上市的摩尔线程,即将揭晓新一代GPU架构
2025年12月19 - 20日,摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产全功能GPU,主论坛将揭晓新一代GPU架构,还有超20场技术分论坛及1000㎡科技嘉年华,诚邀各方共筑智能计算生态。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
英伟达的AI已经开始接管整个项目了?SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架,将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模,能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化,在SAT竞赛中超越人类冠军,成本低且效率高。
吞下17亿图片,Meta最强巨兽DINOv3开源!重新定义CV天花板
Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习,无需人工标注,可生成强大图像特征,在多任务超专用方案,NASA已用其探索火星,还能推动多行业进步。
OpenAI去年挖的坑填上了!奖励模型首现Scaling Law,1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式,摆脱对海量人工标注依赖,有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号,用自动化合成数据预训练,小模型能超越大数十倍规模对手。