「动态无偏学习框架」共找到 3004 篇相关文章
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
Agent创业者的天塌了，OpenAI发布ChatGPT Agent
昨晚OpenAI发布ChatGPT Agent，这让Agent创业者紧张。它整合多种能力，功能强大，支持多操作。新模型经强化学习调优，在多基准测试中表现佳，或挤压初创公司通用Agent赛道空间。
ACL 2025 Oral | 你的模型评测搭子上线：Evaluation Agent懂你更懂AI
上海人工智能实验室与新加坡南洋理工大学合作研发 Evaluation Agent，它能按需评估视觉生成模型，有可定制、高效率等优势。框架分提案和执行两阶段，评估结果佳，未来将拓展功能。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
ICML 2025 | 打破残差连接瓶颈，彩云科技&北邮提出MUDDFormer架构让Transformer再进化！
彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接（MUDD）替代残差连接，提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示，采用该架构的模型性能显著提升，论文等均已公开。
63页的面向AI搜索范式：Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper，介绍模块化、多智能体框架，新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务，还提及新内容及重要性，为下一代AI搜索系统提供基础。
提示词工程、RAG之后，LangChain：上下文工程开始火了！
AI时代，上下文工程正兴起。它是构建动态系统，为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比提示词更重要，正成AI工程师重要技能。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展，引OpenAI和xAI关注，最终加入OpenAI。Muon性能卓越，或用于GPT - 5训练，其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。