「善意的混乱」共找到 10580 篇相关文章
Anthropic公开8万人访谈:害怕AI替代我,更怕没有它
Anthropic公布对8.1万Claude用户的调查,人们向AI吐露心声,AI带来帮助同时也引发担忧。81%的人认为AI已帮到他们,人们用AI提效以掌控生活,不同地区对AI诉求不同,还存在五组期待与担忧的张力。
也许,该庆幸在这个时代被裁员
文章借一位失业者基于AI做产品的感慨,引出对GPT - 5发布的讨论。GPT - 5升级后被中外用户吐槽没人味,OpenAI 24小时内恢复GPT - 4o访问权限,还推出三种响应模式,这引发了对AI与人关系的思考。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题:仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称,GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题,证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数,并用其生成的29行Python脚本验证,且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。
开源项目捐给基金会后又往回要,维护 7 年出钱出力却被告上法庭?网友:捐了代码想收回去靠它赚钱,太无耻!
云原生计算基金会 (CNCF) 与开源消息系统 NATS 背后的 Synadia 公司就 NATS 项目的商标、域名和 GitHub 存储库控制权产生纠纷。Synadia 曾将项目捐赠给 CNCF,如今想“撤回”并变更许可证,双方各执一词,最终达成 Synadia 同意 CNCF 控制相关资产的协议。
74岁“酒鬼”教授终于拿诺贝尔化学奖了
今年诺贝尔化学奖授予北川进、理查德·罗布森和奥马尔·M·亚吉,以表彰他们在MOF上的杰出贡献。MOF是一种金属有机框架材料,有特殊多孔结构,可用于收集水、捕获二氧化碳等。北川进被称为PCP之父,他的研究源于对酒的热爱。
从预测到干预,Aether AI为什么押注因果世界模型?
Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」,关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入,介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果,还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机,从 Physical AI 切入创业。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
阿里:RL强化LLM推理,是技巧还是陷阱?
近年来,强化学习(RL)成为解锁大型语言模型(LLM)复杂推理能力的关键工具,但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验,揭示主流RL技巧的机制与适用场景,还发现极简组合(Lite PPO)性能超越复杂方案。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。