「高级研究模式」共找到 2797 篇相关文章
顶会直聘！大厂ICCV现场玩出新模式，还是鹅会玩
今年ICCV 2025，大厂招聘玩出新花样，腾讯采用“顶会直聘”模式。其展台全场规模第二大，当家AI业务全员出动。多位大佬现场与学生交流，打破信息壁垒，不放过一个人才。
AGI失控率＞90%！MIT教授算出「康普顿常数」，AI地球「夺权率」已锁定？
MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
2026苹果学者公布！20个席位华人占8席，西安交大校友上大分
苹果版「顶尖AI人才计划」公布2026年名单，20个席位华人占8席。该计划是Apple Scholars in AIML，为入选博士生提供资金、导师和实习机会。入选者研究多与苹果核心业务相关，苹果研究也从理论走向应用。
熬夜后走神不是你的错，而是自救机制在“洗脑” | Nature
麻省理工学院研究揭示，熬夜后白天易走神是因大脑“洗脑”机制启动。正常“洗脑”在睡眠时进行，清理废物；睡眠不足时，白天也会启动，代价是注意力受损。此前波士顿大学也有大脑清洁相关研究。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
刚刚，翁荔博客又上新：通过Harness工程实现AI自我提升
翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。
穿越100年前打造的AI，不知道二战和互联网，却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
研究发现，GitHub 的“oops commits”中包含了数千条已泄露的秘密信息h
安全研究员 Sharon Brizinov 与 Truffle Security 调查 GitHub 的“oops commits”，揭露数千条遗留秘密信息。团队还发布开源工具 Force Push Scanner 助扫描。研究挑战强制推送提交私有观念，还给出防泄密建议。