「内部协变量偏移」共找到 406 篇相关文章
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法？南大团队提出等本位和轨迹，揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。
微软将弃用Claude：太贵了还是薅明白了？
微软从6月30日起叫停内部工程师使用Claude Code，或因成本高，也可能是借其补足Copilot CLI短板。背后反映微软在大模型时代面临模型、开发者、生态控制权等困境，产品竞争力不敌对手。
Pinterest 部署生产级模型上下文协议生态系统，赋能 AI 智能体工作流
Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议（MCP）生态系统，驱动 AI 智能体，实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等，替换零散对接方式，让语言模型调用工具、访问数据，还能执行多种任务。
Anthropic CEO Dario Amodei 访谈：我们正在接近指数的终点
Anthropic CEO Dario Amodei 三年前预测基本兑现，此次访谈更放豪言，称 1 - 3 年内有 50% 概率出现“天才之国”，10 年内 90% 确信。访谈覆盖诸多关键问题，如 Scaling 原理、AI 编程生产力、AI 公司盈利模式等。
桌面版Codex的好日子，OpenAI两年前的宫斗剧内幕被曝光，并非路线之争！
在OpenAI发布桌面版Codex时，微软CTO内部邮件曝光2023年11月OpenAI政变内幕。冲突核心是资源争夺和个人地位之争，包括GPU资源分配矛盾、Ilya与Sam个人矛盾，还暴露出董事会运营经验不足等问题。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁，谷歌等机构研究指出，推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”，还提出利用“群体智慧”新方向，并介绍了研究方法、实验结果等。
DeepSeek比你更懂反思！谷歌重磅发现，智能的本质竟是一场社会化对话
谷歌等机构研究发现，像DeepSeek - R1等推理模型思考复杂问题时，内部模拟多角色辩论赛，形成思维社会机制，让AI准确率提升，证明智能本质或是内化社会互动，还为调优AI提供新方法。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
OpenAI官方揭秘：我们这样用Codex写代码「7大核心用法、6条最佳实践首次公开」
本文基于对OpenAI工程师访谈和内部数据，汇编了Codex的7大核心用法，如代码理解、重构与迁移等，还给出6条最佳实践，展示其如何助力团队高效工作、提升质量及管理复杂性。
技术奇点与产业拐点：五位顶级投资人的共识与分歧｜甲子光年
8月21日「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，五位顶级科技投资人探讨科技投资。有人从数据看到拐点，如中国Biotech公司License out金额超美；有人从细微处找真相，如科技企业盈利。大家还交流了创新定义、AI引爆点等。