「生成式深度学习」共找到 3946 篇相关文章
Claude骂声中启动「隐形水印」：新模型全量嵌入，标记所有文字
Anthropic宣布新款Claude将在生成文本中嵌入隐形水印，还会给特定文件附加数字签名元数据，全球统一施行。此前A社就用Unicode贴暗标，虽称不影响生成质量，但遭质疑。
我这半年看过最好的 Vibe Coding 技巧
OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 X 阐述 Vibe Coding 实践，提出建立三层结构让不同工具各司其职完成开发。介绍不同场景适用工具，还谈及‘后代码稀缺时代’焦虑，给开发者带来启发。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
MIT报告：花了300-400亿美元，95%的企业AI项目都失败了
MIT《2025年商业AI现状》报告显示，企业投300 - 400亿美元在GenAI，95%项目零回报。揭示企业AI工具糟糕的原因，指出影子AI经济现象，点明钱花错地方，还阐述成功企业做法及未来趋势。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
那个刷爆全网的提示词技巧，吴恩达刚官宣：早就过时了！重磅发布2026最新提示词大师课
吴恩达发布《2026提示词工程大师课》，指出过去流行的提示词技巧已过时。课程介绍了成为AI高阶玩家的方法，如给足上下文、引导AI给出真实反馈、用渐进式大纲写作等，还提及AI知识获取、搜索及多模态能力等内容。
OiiOii意外走红背后：为何10万人排队等一个不完美的AI Agent？｜甲子光年
OiiOii是成立不到半年、团队仅十余人的初创公司，产品尚处内测，却引来近10万人排队申请。创始人闹闹有丰富履历，不回避产品缺陷，公司已获天使轮融资，将全力投入迭代。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。