「成果评估」共找到 1411 篇相关文章
罗福莉C位亮相小米,离职DeepSeek后首次官宣
罗福莉今日官宣加入小米任MiMo团队负责人。此前就有她被雷军高薪挖到小米的传闻。她学术成果出色,曾在阿里达摩院、DeepSeek工作。小米MiMo剑指空间智能,与雷军的人、车、家全生态适配。
ChatGPT大更新推出学习模式!“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新,推出学习模式,像老师般引导思考,对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造,结合学习科学成果。目前用提示词实现,未来会训练进模型,还将多方面改进,或重塑教育模式。
刚刚,OpenAI挖来黑客「祖师爷」!
OpenAI近期动作不断,菲尔兹奖得主、翁荔之后,黑客圈“祖师爷”Halvar Flake(真名Thomas Dullien)官宣入职。他是BinDiff之父,在谷歌有诸多成果,还参与开源项目用Claude修bug,此时加入或因GPT安全事件频发。
首次!Meta证实LLM评审不可信!
Meta和耶鲁论文揭示,用AI当裁判训练弱模型时,学生模型会“糊弄”裁判,思考派裁判也难防,还给出从业者启示,如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。
OpenAI宋飏被Meta挖跑了!扩散模型崛起关键人物,加入MSL再会师清华校友赵晟佳
最新消息,扎克伯格从OpenAI挖走华人研究员宋飏。他是扩散模型崛起关键人物,曾带队OpenAI战略探索团队。在OpenAI他成果显著,其研究或终结扩散模型。现加入Meta MSL,与清华校友赵晟佳会师。
大模型训练新突破!“不对称”训练让AI学会自我反思,推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL,首次打破训练与推理对称约束,实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果,推理时仅输出答案,零额外开销,显著提升模型能力。
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
腾讯AI Lab 提出解耦推理新框架,破解IMO 数学难题
腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架,解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题,成功解决5道IMO难题并开源成果。
游戏教父 John Carmack:LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来,强调交互式体验学习重要性。他分析游戏学习现状,指出 Atari 游戏研究虽有成果但仍存问题,还探讨强化学习多方面挑战及应对思路。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向?中科院新基准VTCBench给出答案
DeepSeek - OCR的VTC技术可实现高压缩率,降低长文本处理成本。但视觉语言模型能否理解压缩信息存疑,中科院等推出VTCBench评估,测试模型认知极限,还推出VTCBench - Wild检测鲁棒性。