搜索：社交认知能力

「社交认知能力」共找到 3549 篇相关文章

“每给 Claude Code 提一个请求，我就点上一根烟，放松下”

OpenFGA核心维护者Siddhant Khare写博客吐槽在使用AI编程中的“疲惫感”，指出AI带来职业疲惫，如任务量膨胀、角色转变、输出不确定等，还提及行业追新工具的弊端，强调工程师要设边界保护认知资源。

最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。

大模型落地进入深水区，企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例，企业软件竞争从模型能力转向认知结构，价值结构、引力中心等都在改变，软件订阅也从席位转向决策。

传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。

本文探讨AI时代读书投入产出比变化。指出很多书不必读完，印刷术与AI影响不同，AI降低加工成本，但认知成本省不掉。读书收益分信息和结构两部分，结构无法外包，选书能力也更重要。

AlphaGo作者Julian发声，指公众对AI认知落后，低估其进展。实验室里AI已能完成复杂任务且指数进化。研究显示AI能力逼近专家，2026年或可自主工作8小时，2027年或超人类。也有人质疑趋势可靠性。

过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。

北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。

大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。

全球最难AGI测试ARC - AGI - 3上线，人类满分通关，最强模型Opus 4.6仅得0.2%。测试从静态题变为互动游戏，评分看效率。前沿大模型得分低，非LLM方案表现更好，AI缺乏元认知能力。