「五级能力论文」共找到 3995 篇相关文章
普林斯顿等高校提出AgentDistill：无需任何训练即可继承大Agent复杂能力，性能提升48%，成本降低90%
在AI领域，大型语言模型智能体计算需求大限制部署，传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案，让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包，无需训练继承复杂能力，小模型性能显著提升。
GLM-4.6 vs Claude 4.5：当AI编程模型能力趋同，会用比选什么更重要
文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试，发现二者能力接近，GLM - 4.6性价比高，还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法，建议聚焦做产品而非纠结工具。
非Transformer架构落地之王，带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场，RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色，背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview，有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年，押注此架构，产品已商业落地，还构想群体智能未来。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
40年后，Dijkstra算法极限再被突破，清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文
清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法，改进图灵奖得主等人1984年提出的算法，跳过不必要排序，专注重要点间最短距离，缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。
阿里云容器服务覆盖AI全流程，团队透露：OpenAI训练GPT时就用了我们的开源能力
拿下中国AI云市场第一后，阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子，10万GPU集群高效互联，容器服务贯穿AI全流程，还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。
国产芯片比英伟达整体效率更高！？华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文，跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月，网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开，阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节，性能指标超英伟达体系，还介绍架构、软件栈及适配优化方案。