「认知推理能力」共找到 4796 篇相关文章
一个Bug改通宵!用AI写超50%代码,只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研,发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍,也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI,而初级开发者因经验不足更谨慎,同时调研还涉及绿色编码认知。
AI看病成为医患新包袱?补上「多轮追问」,通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级,其C端产品百小医能与患者深度建联,有望构建医疗健康新生态。
GPT-5.2被曝作弊!偷袭谷歌竟靠拉爆token刷高分,不如Gemini 3
新智元报道,OpenAI刚发布GPT - 5.2就被指「作弊」,其在基准测试中或调参数使模型用更多算力资源。有用户发现它消耗远超对手的token才获成绩,真实能力或与Gemini 3相当。此外,还揭示了OpenAI为商业利益牺牲学术独立的问题。
理想的眼镜,和李想的眼界
今年11月,李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后,理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾,还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大,能输出跨场景AI能力。
万字硬核解读SAM 3:不止分割一切,它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义,实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等,架构有创新,数据引擎高效。评估显示其性能优异,与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强,但在专业领域和复杂场景有局限。
吴恩达最新来信:是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出,并行智能体正成为提升AI能力新方向,多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法,并行agent提升性能同时无需用户久等,且大模型token成本下降使其可行。
顶模 Fable 5.1发布,到底强了多少?
昨晚,Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1,这代沿用Fable 5参数,性能提升聚焦长任务,还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色,与同类模型对比进步明显,虽价格贵,但能力、速度有提升。
「上下文工程」 已经30岁了,而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0,剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年,是熵减少过程,旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线,每次技术突破引发三重连锁反应,当前人类正处通向3.0转折点。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。