「大模型自信问题」共找到 9491 篇相关文章
当人们误解了AI的本质，会发生什么？
文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大，但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多，如将其当精神导师、用AI替代人际互动等，还揭露产业背后廉价劳工，强调要认清AI本质。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
鹅厂员工都用AI Coding捅过多少篓子？
本文盘点AI Coding翻车现场及防坑指南，10位鹅厂同事分享用AI Coding捅过的篓子和防坑技巧，如选好模型、手动拆解任务、提前备份、限制危险操作等。
LLM抢人血案：强化学习天才被挖空，一朝沦为「无人区」！
斯坦福AI+CS博士Joseph Suarez回顾强化学习历史，指出其曾因学术短视、学界追名逐利走向衰落。如今他坚持用小模型从零开始的RL，重建标准，让研究速度和效果大幅提升。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先
南洋理工大学NTU S-Lab团队提出DynamicVLA，解决主流VLA模型在动态场景下反应迟缓等问题。它从多层面设计，构建自动化数据体系和DOM Benchmark，在实验中多维度领先。
刚刚，奥特曼发布GPT-5！人人免费用「博士级」智能，基准图错误遭全网吐槽
OpenAI 发布 GPT - 5，奥特曼连发推文介绍看点。它是集成模型，有免费版、Plus 和 Pro 计划，多领域跑分亮眼。不过直播现小 bug，跑分图出错，马斯克拆台，表现未达部分人预期。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
The Batch: 964 | Claude 亮相另一款 Opus
Anthropic发布Claude Opus 5，这是款视觉 - 语言模型，运行成本低，多任务表现优于Claude Fable 5。它在多项测试中领先，解决了Fable 5的一些问题，但也有易产生幻觉等不足。
打破碎片化瓶颈！浙大&哈佛开源UniGeo，高保真相机可控编辑
当前主流相机可控图像编辑基于图像扩散模型，应对连续相机运动易出现问题。近日，浙大联合哈佛发布UniGeo框架，在三核心层面注入统一几何引导，克服结构退化，提升视觉质量与跨视角一致性。