「可解释性研究」共找到 5454 篇相关文章
ACL 2025|自我怀疑还是自我纠正?清华团队揭示LLMs反思技术的暗面
本文指出反思技术虽简单有效,但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因,提出轻量级缓解方案,为反思技术可解释性研究奠基。
告别Transformer,重塑机器学习范式:上海交大首个「类人脑」大模型诞生
上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM,脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制,有可解释性、能无限处理上下文等优势,还支持多模态融合,已获交大重点项目资助。
ChatGPT爱用破折号是病,奥特曼刚宣布已经治好了
奥特曼官宣ChatGPT重要更新,可听从指示不再滥用破折号。此前ChatGPT爱用破折号,成AI生成内容标志,引发用户吐槽。GitHub工程师研究推测,19世纪出版物引入或是AI偏爱破折号主因。
刚刚,OpenAI最强编程智能体上线ChatGPT
OpenAI宣布在ChatGPT中引入Codex研究预览版。它是云端软件工程智能体,能并行处理多项编程任务。自今日起,部分用户可使用,后续将推付费选项。目前处于早期开发阶段,未来计划推更灵活工作流。
10万智能体同场模拟,YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器,能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景,有50个默认场景,具分布式架构,支持10万智能体同场模拟,还推出AI社会研究员,自动完成社会科学研究流程。
长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」
杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹,找出长思维链中关键步骤,提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法,还提供开源工具,研究为调试推理失败等提供可能。
大突破!实验证明,RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点,通过‘字符串转换预测’实验证明,RL能让LLM学会组合已有原子技能,形成可泛化、迁移的元技能,还给出模型能力提升路径。
大模型幻觉的源头找到了!清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制,确认幻觉关联神经元存在,揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为,为开发可靠 AI 系统提供靶点。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
DeepMind 再放大招,AlphaGenome 能一次性处理百万碱基对,基因组里的“垃圾代码”这下藏不住了
Google DeepMind发布AI模型AlphaGenome,可预测遗传变异对基因调控的影响。它能处理百万碱基对,结合关键技术,性能顶尖,还能直接建模RNA剪接点,已面向非商业研究开放,引发医疗AI应用讨论。