「循环深度」共找到 885 篇相关文章
Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远
OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义,还指出AI规模时代结束,未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因,阐述人类价值函数作用,且SSI战略或调整。
对话付昊桓:数值模拟不能被替代,AI 应该放在哪里丨GAIR 2025
在GAIR 2025大会上,付昊桓教授结合地球系统模型与超算实践,探讨数值模拟与AI的边界和可能。他认为数值模拟是基础,AI可补充,二者应深度融合,还谈及气象领域商业价值和未来期待。
Hinton暴论:AI已经有意识,它自己不知道而已
在最新播客中,Hinton提出AI或许已有“意识雏形”,只是未觉醒。他从AI、机器学习、神经网络、深度学习讲起,阐述原理,还谈到AI风险,如滥用和生存风险,也提及中美AI竞赛现状。
4D空间智能:AI如何一步步「看懂」时空结构?一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化,构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域,提出按建构深度分五层的新视角,展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。
2025 社交新方式:当 AI 成为「第二个我」,去实现「真实连接」
作者作为业余AI产品经理,体验Second Me这款AI应用。它能借助AI复刻「AI自我」,基于记忆匹配社交,作者借此完成与他人的深度交流。同时探讨了AI社交风险,认为AI应是社交起点,帮人筛选和破冰。
腾讯提出“我思故我玩”Agent:LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构,通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板,在小游戏实验中表现出色,有可解释性等优势,但也有实验环境局限等问题。
4个文件,1个超级目标,我用Trae搭建了一个不会"失忆"的AI分身,还免费
AI产品黄叔分享用字节AI IDE Trae搭建AI分身的经验。他指出原用的Monica有价格高、记忆受限等局限,新系统含个人档案等四模块,由智能体串起,能自动同步,体验更好,还适合PDCA循环助力自我提升。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。
DeepSeek开源新基础模型,但不是V4,而是V3.1-Base
昨晚深度求索宣布DeepSeek线上模型版本升级至V3.1,在Hugging Face发布新模型DeepSeek - V3.1 - Base。该模型是V3系列最新基础模型,发布后冲上Hugging Face热门榜第4位,社交网络看法不一。