「错误检测」共找到 346 篇相关文章
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题，因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型，未用硬件加速指令，通过软件调用致性能下降，现已修复，vLLM也应用此修复。
攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校，聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法，前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度，后者通过逐维归一化等揭示后门维度，均有良好效果。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。
品味 + 工程思维：AI 时代最难被替代的两件事
AI 时代，最难被替代的是做选择的品味和把结果做稳的工程思维。语法可交 AI，但需有工程思维，它能让使用者把 AI 用好，避免错误和复杂度失控。文章介绍了培养工程思维的方法。
答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
做出ChatGPT核心研究的人今天掀桌：大模型搞不定自动化，新架构提速200倍且输出免费
前OpenAI ChatGPT核心研究员Diogo Almeida，研发两年推出专为业务自动化设计的全新模型Jev，新架构速度比传统大模型提升最高200倍，输出免费，从底层根除类型错误与幻觉，成本远低于主流大模型，已开放早期预览申请。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文，改写灵巧手触觉赛道
近日，李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误，目前加触觉会让机器人变笨，但也给出解决方法，真机实测T-Rex表现优异。
100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先，连skills效果都好到让团队意外：Anthropic内部到底在发生什么？
Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 在播客中透露，未发布的新模型 Mythos Preview 带来“断层式跃迁”，在安全漏洞检测等方面表现出色。Anthropic 内部可同时跑上百个产品原型，执行成本降低。还介绍了 Cowork 开发、应用及产品打造经验。