「可解释性研究」共找到 5516 篇相关文章
机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。
YC点名创业方向:AI欺诈猎手,可能干掉整个反欺诈行业!
2026年春,YC发布的RFC清单中,‘政府欺诈猎手基础设施’引发关注。传统反欺诈存在‘非对称竞争’,而智能体技术为防守方带来翻盘机会。构建AI原生业务模型,可让防守方获结构性优势,但要解决安全与合规问题。
Vibe Coding“血洗”开源,社区吵翻了:封杀菜鸡 AI 开发者?不如给维护者打钱!
多位研究人员在预印本论文中指出,氛围编码或摧毁开源生态,使官网访问量下滑、社区论坛使用量骤减。研究称要维持开源规模需改革维护者报酬方式,同时分析了其对开发效率、开源软件可持续性的影响,社区对此看法不一。
全球看中国,灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年,“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向,而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化,在10万小时量级上可大幅替代真机数据,还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
Thinking Machines又发高质量博客:力推LoRA,不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近,大数据量稍吃力,强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
AI 已能写 80% 代码,但 Agent 也有致命短板!OpenAI Codex 技术总监:问错了,比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹,分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成,但关键部分需人类把控,提出正确问题能力更重要,编程智能体执行将更多迁移到云端。
Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命
文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品,90%代码自写,开发流程快,还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化,也有特殊条件,有些经验可借鉴。
清华教授创业押注RSI,融资近4亿元,要做会自我进化的模型
本文报道清华AI学院助理教授陈勇超创办超衍智能,押注递归自我改进RSI方向,打造可自主研究、自我进化的下一代基座模型,公司成立不到三个月完成近4亿人民币融资,已公布多项阶段性研究进展,全球多家机构已布局该赛道。
TypeScript 之父 Anders Hejlsberg:别折腾“AI新语言”了,真正变天是 IDE 让位给 Agent
TypeScript 之父 Anders Hejlsberg 在与 GitHub 研究顾问对谈中回应质疑,称选 Go 重写编译器合理。他认为 AI 编程时代,TypeScript 语言服务将重塑,IDE 或让位给 Agent,还谈到 AI 在代码迁移中的应用及开源可持续性问题。
斯坦福提出新的RL范式,让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式,让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战,为AI代理发展指明方向。