「AI小模型」共找到 13758 篇相关文章
深度解析世界模型:新范式的路线之争,实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展,世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型,指出世界模型优势,分析实时视频与3D结构化两条路线,介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
小扎挖走四名顶尖华人震惊Sam Altman,OpenAI最新内部全员信:奉陪到底,薪资大调整
小扎挖走OpenAI四名顶尖华人研发领导,震惊OpenAI。OpenAI首席研究官Mark Chen发全员信,承诺与小扎正面交锋,重新调整薪酬。小扎给钱激进,还挑OpenAI员工休整时挖人。
前OpenAI灵魂人物Jason Wei最新演讲!三大思路揭示2025年AI终极走向
前OpenAI核心研究员Jason Wei在斯坦福演讲,提出AI发展三大思路。他认为智能会商品化、成本下降,自适应算力出现;所有能被验证的任务最终会被AI解决;AI智能呈锯齿状,不会瞬间超越人类。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。
Transformer八子初创:AI横扫NP难题竞赛,Top 2%选手竟是智能体!
Transformer作者Llion Jones初创公司测试AI智能体,其在NP难题竞赛中排第21。Sakana AI与AtCoder合作构建ALE - Bench,设计ALE - Agent参赛成绩优异,不过它也有调试难等局限,未来待改进。
大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。
停止迷信“超级Prompt”:要想AI不犯错,你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出,在生成式AI落地中,迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景,单体LLM有局限,论文构建‘AI Office’架构,引入‘对手团队’概念,实验使准确率从60%提升到92.1%,但也有成本和局限。
AI搜索优化(GEO):从“被看见”到“被选中”的7个真相!【必看】
白杨SEO分享AI搜索优化(GEO)从“被看见”到“被选中”的7个真相,含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。
AI系统10分钟生成CVE漏洞利用程序:网络安全攻防战进入“分钟时代”
研究人员开发的AI系统能10 - 15分钟生成CVE漏洞利用程序,成本约1美元,准确性和可靠性高。此外,HPTSA系统可利用零日漏洞。传统网络安全防御模式失效,攻防失衡加剧,AI攻防对抗趋势明显,有专业化、自主化、高强度特点。
超越对数似然:模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调(SFT)用负对数似然(NLL)作训练目标的默认设定,提出基于概率的目标家族,引入“模型能力连续体”概念,分析不同目标在不同模型能力下的表现,为模型后训练提供新优化方向。