「泛化能力」共找到 3387 篇相关文章
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
社区供稿丨Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM,在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,处理问答等任务,对硬件要求低,多项测试表现优,还介绍架构、训练策略和上手方式。
华为超树HTP:不写示例、不调PDDL,AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP,它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划,不依赖人工示例和外部规划器,在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本,还阐述其原理、创新点及应用实例。
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
Karpathy、Claude Code之父Boris,最新访谈,把整个程序员圈炸了!
假期红衫AI Ascent 2026上,Claude Code之父Boris与Karpathy演讲引发关注。Boris称编程执行层已解决,他用Claude App工作,全公司代码由模型生成;Karpathy提出Software 3.0概念,还谈到模型能力不均匀。两人还对面试、创业等给出看法。
后AlphaFold时代的冷思考,AI制药的破与立 | GAIR live 028
雷峰网等组织“后AlphaFold时代AI制药的破与立”线上圆桌,三位学者探讨AI制药问题。指出算力难颠覆生命法则,数据有缺陷,还给出赛道选择建议,提及AI Agent重塑科研关系及中国AI制药优势与挑战。
小美Agent:当龙猫遇到美团外卖的灾难现场
作者体验美团AI助手“小美”后吐槽不断。美团称其用有5600亿参数的龙猫大模型,能力接近GPT - 4o,但它理解需求差、操作订单无效、定位混乱。美团做AI是为跟风,未解决用户真需求,是资源浪费。
腾讯出手了!彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道,将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多,如可一键发布到企业微信,具备多工具调用、多Agent协作能力,工作流有全局视野Agent节点,还有Excel检索增强功能,经测试表现出色。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
密室逃脱成AI新考场,通关率不足50%,暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发,提出EscapeCraft:一个3D密室逃脱环境,用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型,发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。