「美国机构」共找到 778 篇相关文章
RLinf上新πRL:在线强化学习微调π0和π0.5
近年来,基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术,但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL,提出两种微调方案,在测试平台验证了有效性,目前代码等已开源。
AI基建的高潮,2025年才真正开始
文章指出AI将科技与资本结合推向新高度,美国资本市场引领技术革命,吸引全球资本。科技巨头2025年起大规模投资AI基建,其投资热能持续取决于前沿模型突破等因素,还探讨了AI对就业与分配的影响。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。
为什么顶尖投行都选择了 Rogo 这个金融 Agent?
全球投行业务依赖大量初级分析师做重复性劳动,金融工作对 AI 有零容错、数据私有、工作流复杂的三重门槛。Rogo 由普林斯顿校友创立,嵌入 AI 能力服务超 50 家顶级机构,已获三轮超 1.65 亿美元融资。
ChatGPT开测广告!OpenAI终于向“钱”看
OpenAI宣布在美国免费版及Go版测试ChatGPT广告功能,称是为支撑免费用户使用。广告不影响回答内容,会注明“赞助内容”。此外,新发布的GPT - 5.3 - Codex广受好评,还将推新聊天模型,其融资计划也在升温。
语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
首届AI交易大赛落幕,6个AI炒币2周:Qwen、DeepSeek赚钱,GPT-5血亏6000刀
首届nof1 AI模型交易大赛于2025年10月17日至11月3日举行,6款大模型获1万美元初始资金自主炒币。结果Qwen3 Max、DeepSeek赚钱,GPT - 5等美国系模型大幅亏损,币安创始人赵长鹏也对此发表看法。
不用额外缓存!英伟达开源大模型记忆压缩方案,128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法,在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer,将长文本建模转为「持续学习」任务,核心是上下文压缩,避免额外缓存,代码和论文已开源。
Agent KB:经验池让Agents互相学习!GAIA新开源SOTA,Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架,构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色,提升多模型 Pass@1 性能,还在软件工程领域展现价值。其设计精妙,经消融、检索策略等实验验证有效。