「软验证生成」共找到 2943 篇相关文章
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富,但无法掌握训练数据外的信息,传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选,再回答”理念,用强化学习训练,实验显示在多方面碾压传统方法,未来或改变知识密集型任务解决方式。
DeepSeek们越来越聪明,却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证,模型推理能力变强时,提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试,发现用CoT推理后执行准确率下降,还提出4种提升指令遵循效果的方案。
清华&通院推出"绝对零"训练法,零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法,让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示,其训练出的模型超专家标注样本训练的模型,且能提升编程与数学推理表现。
DeepSeek Harness背后的“心脏”:Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架,它原服务第三方QQ机器人,现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制,如插件、上下文等概念,还提及在DSH中的应用,展示了插件槽位和生态,最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
斯坦福辍学生奥特曼:AI时代,大学上两年就够了
在面向科技实习生的活动上,有人问AI时代读大学是否必要,奥特曼认为要读,但四年太长,两年刚好,还列举盖茨等辍学生成功案例,强调辍学非成功公式,大学应给学生更多保障。
3万字长文带你WorkBuddy 从入门到精通
这是 WorkBuddy 的「从入门到精通」指南。介绍了它在 Windows 和 Mac 上的安装、登录、更新方法,功能涵盖新建任务、助理页面、项目页面等。还讲了技能、连接器、专家中心的使用,以及自动化、资料库、灵感等功能,还有实践案例、使用技巧和常见问题解答。
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
Seedance 2.5 专业创作实测:3D导演台、局部重改、角色库如何释放模型能力
Seedance 2.5升级,3D导演台自带图片生成白模功能、打通3D工作流;有片段重拍实用功能;小云雀升级角色资产能力。除素材增加,其更理解原视频创意逻辑,还有多模态参考等功能,降低创作门槛。
AMS| 西工大史子颉,高传强,王旭,林海涛,张伟伟:数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标,现有理论模型有局限,常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法,验证了其鲁棒性与泛化能力,还给出物理层面解释。
构建 AI 时代的知识底座:直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开,指出领域知识沉淀面临挑战,引出 LLM Wiki。介绍其实际效果,如指标召回、代码生成等,阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式,还提及增量编译与持续 Lint,最后给出未来规划。