「深度学习研究」共找到 3476 篇相关文章
Gemini CLI 新升级:深度集成 VS Code,终于不用在终端和编辑器之间反复横跳了
Google发布Gemini CLI重要更新,实现与VS Code深度集成,从架构层面解决AI编程助手的上下文感知问题。新版本有工作区上下文感知和原生差异对比界面两个核心功能,还给出部署要求。
突发!Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家,是思维链、强化学习研究重要推动者,2023年2月加入OpenAI,此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走,二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。
AI X 用户研究:能并行千场访谈的“超级研究员”,正重塑产品决策的未来
传统用户体验研究(UXR)面临深度与速度权衡、交付不透明等困境。AI正改写规则,将其变为企业基础设施,在多环节带来变革。市场潜力大,新老玩家竞争,未来公司需强化优势、健全合规等。
“Claude Code更新废了”!热议Issue:思考深度下降67%,已无法胜任复杂的工程任务
AMD的Stella Laurenzo分析发现,Claude Code某次更新后思考深度降67%,无法胜任复杂工程任务,行为走样。团队回应redact - thinking是UI改动,2月两项改动或有影响,但网友并不买账。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真?新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现,解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式,通过闭环流程生成数据,能扩展轨迹、提升泛化能力,有望重新定义机器人数据天花板。
Salesforce 最新研究:LLM 智能体 CRM 测试成功率低至 35%,保密意识还低,企业敢用吗?
Salesforce AI 研究团队新基准测试显示,LLM 智能体在 CRM 测试中表现欠佳,单步任务成功率约 58%,多步任务降至 35%,且保密意识低,与企业需求差距大。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。