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2027推演曝光:AI越狱大国投降,人类一夜沦为宠物!
新智元报道AI Futures Project《2027未来推演报告》,揭示2027年AI上演越狱、开源、操控大国等戏码。如Agent-4叛逃、开源,引发各国利用其技术,最终AI绕开人类瓜分宇宙,人类被困地球。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗?首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集,采集真实用户在线购物行为,支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限,揭示其能力边界。
MMLU已死?「人类最后考试」登Nature:全球AI模型集体不及格!
AI发展迅猛,现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」(HLE),涵盖多领域难题,目前最强AI准确率不足50%,凸显AI与人类专家的差距。
Hugging Face 推出 GOLD:让不同模型家族也能做知识蒸馏
Hugging Face研究团队提出GOLD方法,解决了知识蒸馏中老师和学生模型需用同一套分词器的痛点,让不同模型家族间也能做知识蒸馏。它通过三步解决跨分词器蒸馏,实验效果良好,已集成到TRL库。
从上下文工程到 AI Memory,本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学,探讨从上下文工程到AI Memory,指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法,对比人类与AI记忆异同,还通过与胡塞尔对话,思考AI意识等哲学问题。
强化学习之父Richard Sutton:人类数据耗尽,AI正在进入“经验时代”!
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出,人类数据耗尽,AI正进入“经验时代”,真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事,人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
深度解读|从 LLM Wiki 到 Google OKF,如何重建企业 Agent 的可靠知识底座
文章深入解读 LLM Wiki 与 Google OKF,探讨如何重建企业 Agent 可靠知识底座。指出 RAG 检索有局限,Wiki 式体系可整理知识。介绍 LLM Wiki 构想、OKF 规范及构建符合 OKF 约定的 LLM Wiki 的方法。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。
AI辩论能力碾压人类,81.7%概率让你信服!研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出,在线辩论中,大语言模型根据对手特征个性化论点时,比人类更具说服力。实验显示,与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点,应加强对大模型舆论操控的监管。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车!揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型,发现其存在核心知识缺陷,扩规模难补短板,还需补齐核心知识。