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2篇论文,最新上下文工程技术一次性讲透!
上下文工程技术持续火热,文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」,在多任务表现优;SA - ICL让LLM先搭框架再做题,在化学/物理准确率提升显著,还对二者做了横向对比。
揭秘OpenAI 1.5万亿美元交易内幕:奥特曼核心圈子主导,绕开银行家和律师
OpenAI CEO Sam Altman与内部核心高管圈子主导1.5万亿美元系列交易,绕开银行家和律师。交易呈技术优先、财务后置非传统模式,如与英伟达、AMD等多笔重磅交易,还介绍了绕开外部顾问原因。
能懂孩子、懂爸妈、还懂宠物,这届AI硬件太会了
在AI终端生态大会上,荣耀携手伙伴展示AI新用法,发布八大AI场景化生态解决方案,覆盖多高频场景。其构建的AI生态网让AI从‘能用’到‘好用’,还重新定义硬件与人的关系,让AI更懂生活。
挑战Claude code和Cursor:阿里Qoder对标全球,AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长,‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台,结合大模型与Agent,可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师,解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 !
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上,Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’,信任是落地‘生死线’,记忆是架构设计,多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
GPT-6 或有"生命"!MIT新作实现LLM自我进化,冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化,SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证,小模型也能超越GPT - 4.1等。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长,与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径,有Cerebras和特斯拉两种技术路线,邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术,但我国该技术发展面临多重挑战。
GPT-5通过“哥德尔测试”!独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题
最新论文中,研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想,它解出3个,还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成,研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。
不靠英伟达,中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系,硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain,在超长文本处理上百倍加速,在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型,开辟新道路。