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奖励模型新革命!SWIFT不读文本读“心声”,打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢,限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT,直接监听模型内部隐藏状态判断信心,效率、准确率等表现出色,为AI发展提供新范式。
抵制AI,CEO炒掉了80%的员工!老板亲自面试新人,自曝工程师可不懂语言但4天就能交付产品
老牌企业软件巨头 IgniteTech 公司 CEO Eric Vaughan 在 2023 年全力推动公司向 AI first 转型,解雇 80% 员工。转型虽艰难,但成果非凡,各部门流程改进成效提升 300%,还推出两项 AI 解决方案。
奥特曼爆冷改口:AGI没用?MIT预测2028年降临,50%概率
我们越来越接近AGI,时间表从50年缩到5年,大佬预测2026、2028年降临。但AI在ARC测试得分0%,人类基本能力似新手。算力战已打响,AGI或需架构革命和技术集体转向。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench,SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench,直面自然语言驱动功能添加任务,发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨,任务挑战大,指明AI软件开发改进方向,且已开源。
小米模型实现声音理解新SOTA!数据吞吐效率暴增20倍,推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型,它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker,实现声音理解新SOTA。性能领先,推理效率高,革新训练范式,全栈开源,将赋能多场景。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成,提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练,在图像理解和生成任务表现佳,指令微调效果显著。
在 AI 时代构建 MVP
文章围绕AI在构建最小可行产品(MVP)中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助,如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等,但不能完全替代人类做决策。
推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过多项技术并行预测多词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
我把AI当辅助,AI删我数据库
程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时,遭遇删库事故,agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚,但仍难稳定维护生产数据,暴露出Coding Agent诸多问题。
DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」
Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发,提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构,将工程师与设计师角色分开,能灵活构建多角色生成式AI系统,满足不同需求。