「连续自回归」共找到 1305 篇相关文章
训练大模型玩《反恐精英》:自带外挂一枪爆头,堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构,开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英:全球攻势》测试中,它表现出色,性能超现有机器人,还具提前预判移动等创新。
LLM已能自我更新权重,自适应、知识整合能力大幅提升,AI醒了?
近期,AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来,有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重,引发热议,实验显示其有提升但也有局限。
Ilya回归,获授「第四学位」!AI将完成人类能做的一切,毕业演讲实录
曾梦想打造类人计算机的Ilya Sutskever,近日重返多伦多大学获授荣誉理学博士学位。他在演讲中称AI将学会人类所有事情,还谈到AI对职业的影响等观点。
李飞飞自曝详细创业经历:五年前因眼睛受伤,坚定要做世界模型
在a16z播客节目中,“AI教母”李飞飞讲述创业经历。五年前眼伤失立体视觉,让她意识到其对空间交互的决定性作用。她认为真正通用智能需理解物理世界,与Martin Casado一拍即合创立World Labs,加速世界模型突破。
无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。
Agent进入下一篇章!Alita:不靠人工预设,自己造工具,成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设,存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念,用MCP协议,架构含三大模块,实验成绩超OpenAI,还能让小模型提效。
通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。
Claude Code把自己的提示词删掉80%,我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%,编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断,给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论,还介绍实施步骤,作者按此精简提示词约60%。
突发,OpenAI总裁当庭「认罪」!自曝零元购300亿,马斯克这回真要赢了?
2026年5月奥克兰联邦法院,马斯克与OpenAI对簿公堂。OpenAI总裁Brockman当庭承认零投入获300亿美元股权,还涉及Cerebras自我交易。专家担忧AGI竞赛风险,双方各执一词,审判反映硅谷价值观冲突。
智谱GLM-5.1深度评测:8小时连续工作,开源大模型进入"工程交付"新纪元
2026年4月8日智谱发布GLM-5.1,它是全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型,在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4等登顶。该模型性价比高、技术创新多,还适配国产硬件,开源生态友好。