「大语言模型(LLM)」共找到 8232 篇相关文章
65岁LeCun被卷回巴黎老家!与小扎一刀两断,曝光神秘AI初创
65岁的图灵奖得主Yann LeCun年底将离开Meta创业,其新公司专注高级机器智能,教AI理解物理世界。他批评LLM触及天花板,是AI黑洞,多年来坚持世界模型研究,认为其才是通向真正智能之路。
ICRA 2025|通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题,成功率+105%、效率+36%
2025年5月,美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器,解决异构多机器人长时任务分配难题,在新基准数据集上,相比SMART - LLM,任务成功率提高105%,执行效率提升36%。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
超越AlphaFold 3!ProRNA3D搞定RNA蛋白互作,攻克癌症、病毒有了新武器
弗吉尼亚理工Debswapna Bhattacharya团队开源AI工具ProRNA3D - single,能仅靠单条蛋白质和RNA序列预测二者复合物三维结构,超越AlphaFold 3等工具,基于生物语言模型,有诸多应用价值,也有改进方向。
南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型,它能精准抽取复杂图表,处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成,预训练语料丰富,后训练结合多种方法,推荐在huggingface体验。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
Harness 工程就是控制论
文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似,都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面,大语言模型改变现状,但需校准传感器和执行器,忽视工程实践代价会变得无法承受。
0 融资、10 亿美元营收,数据标注领域真正的巨头,不认为合成数据是未来
Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈,提出创业应解决问题而非融资,合成数据被高估,高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向,人类反馈永不过时,数据质量是AI发展首要瓶颈。
当人们误解了AI的本质,会发生什么?
文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大,但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多,如将其当精神导师、用AI替代人际互动等,还揭露产业背后廉价劳工,强调要认清AI本质。