「算法开源」共找到 3473 篇相关文章
推理正确率下降65.5%!斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞,斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入,拆解为子任务,构建评测体系,用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低,存在结构性缺陷。
被骂“在乱讲”的专家,这次可能说对了:传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬
作者认为AI浪潮影响软件生态,Agentic AI时代下,传统数据仓库和复杂ETL链路将被重新设计甚至消失,其偏重结构与查询模式会被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代。
R1时代,RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码,支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告,设计评估框架,未来探索RL在检索领域应用。
AI数学能力暴涨100%,自进化直逼RL极限!CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈,CMU团队提出SRT方法,让LLM自我进化,提升数学与推理能力,性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限,提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
DeepSeek新版R1直追OpenAI o3!实测来了:“小版本升级”着实不小
DeepSeek在端午节前更新R1新版本DeepSeek - R1 - 0528,看似小版本更新实则提升巨大,在LiveCodeBench上几乎与OpenAI o3 - high相当,实测显示编程等能力显著优化,直追闭源模型。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。
10.6K star!再见了英文GitHub,这个汉化项目必须安排上,程序员力荐!
文章介绍实用开源项目`github-chinese`,它是GitHub界面汉化浏览器插件。由‘楼教主’开发、maboloshi维护,有开发版和发布版。有全面汉化等特色,还给出安装使用步骤,适合英文不好的新手。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测,设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题,与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试,分享实际项目使用体验,给出客观评测。
本地部署Qwen 3.8 27B,要用什么配置
Qwen 3.8 27B是性能好、体积小的开源模型,个人也能本地部署。本地跑开源大模型,重点看容量和带宽两个指标,还介绍了Mac、RTX 5090、RTX PRO 6000三种部署方案及优缺点。
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。