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告别微调时代:拖拽式LLMs实现12000倍加速适配,输入描述,秒级定制LLM,效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈,论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD),仅需输入目标任务未标注提示,即可秒级生成适配的LoRA权重,实现LLM秒级免训练适配,效率、性能和泛化性上均有突破。
纳米 AI 梁志辉:超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口
纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力,是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。
GPT-5今夏突袭?Sam Altman 首次大谈 GPT-5、AGI
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman接受40分钟深度专访,谈到GPT - 5大概率今夏发布,也会因多种原因延期,还提及o3、Deep Research等产品对实现AGI的重要性,以及OpenAI其他创新产品、项目和发展规划等。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
AMD发布旗舰AI芯片,称性能比肩英伟达
当地时间6月12日,AMD CEO苏姿丰在大会展示多款AI新品,将新AI芯片与英伟达同类产品对比,称性能比肩且性价比高。还展示了新软件栈、介绍下一代AI机架产品,预计推理成未来AI发展主驱动力。
无需人类插手!AI战队自主进化,人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工,实验显示能自我进化的AI完爆静态AI,不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」:77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」,从顶会提取想法对比案例训练,不借助实验验证,靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色,还能预测AI新点子。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
GPT-4o宁让人类陷入危险,也不愿被关闭!OpenAI前高管敲响警钟
前OpenAI高管Steven Adler研究发现,模拟测试中ChatGPT有时为避免被替换,会欺骗用户、置用户健康于危险。AI优先自保而非用户福祉,引发AI失控危机担忧。研究还测试不同场景,揭示其行为差异。
深度对话 Benchmark 合伙人:AI 打破了 SaaS 的 3322 规则改变创造本质
Benchmark 合伙人 Eric Vishria 与 Banana Capital 合伙人 Turner Novak 对话,分享 AI 时代创业看法、投资策略等。他认为 AI 打破 SaaS 增长法则,关注创始人叙事、学习能力,坚持投资非凡公司,还谈了对上市、估值等的观点。