「人类标注」共找到 1330 篇相关文章
Karpathy 秒删 AI 职业分析项目,背后是,一场人类的职业大迁移
Karpathy 做了 AI 职业暴露度分析项目,引发关注后秒删。Stanford NLP 指出其分析不足。多家报告显示 AI 对职业冲击大,全球科技行业裁员,国内前端岗位受影响,还带来职业大迁移。
Figure机器人直播100小时打擂台,3秒一个不停分拣13万包裹!
Figure公司F.03机器人直播分拣包裹超100小时,分拣超13万个。10小时人机对决中,人类以不到200个包裹险胜。CEO称这是人类最后一次赢,具身智能飞轮或已过拐点。
国内首篇!融合语言模型的多模态触觉传感器,推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构,受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac,构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE,成果发表于《Nature Sensors》,推动机器人触觉迈向人类水平。
AI五小时发现MoE新算法,比人类算法快5倍,成本狂降26%
加州大学伯克利分校团队提出ADRS系统研究方法,基于OpenEvolve框架优化算法。以EPLB算法为例,新算法比人类算法快5倍,成本降26%,且Nature也报道过AI创造新算法新闻。
数学圈地震!o3靠直觉刷爆人类顶尖难题,14位专家集体破防
Epoch AI新研究发现,o3 - mini - high能破解顶尖数学难题,具备渊博学识且会基于直觉解题,但推理风格依赖直觉,缺乏严谨性和创造力,还存在投机取巧、幻觉等问题。
陶哲轩再爆:一个月三破18年未解难题!AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题,在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破,和差集指数θ从1.173050提升至1.173077,刷新加法组合学天花板,展示了AI与人类协作的新范式。
答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。
AI 的宿命数字
AI在1到50间随机选数时,常选27,还编造推理过程,会根据时间调整算法保证结果为27,也有选42等情况。这或源于人类文化偏见,AI是人类集体记忆镜子,难摆脱宿命。
无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。
手机版openclawd来了,无需Root,让 AI 像人类一样使用你的手机
Andclaw是个人开发者开源的Android自动化工具,核心理念是让AI像人类一样使用手机。它无需Root、电脑,通过无障碍服务读取屏幕内容,让AI分析操作。具备无需Root、独立运行等功能,还支持多模态输入。