「知识边界感知」共找到 1068 篇相关文章
统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成结构感知的数据模拟器，为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现，有理论保障，多场景实测效果佳。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
融云首发“通信+AI”闭环架构，让 AI 有情商、能落地｜甲子光年
8月28日融云在AIM线上发布会推出“通信+AI”产品矩阵，围绕“能落地的好AI”理念打造高情商AI。通信与AI相互增强，构建四层知识体系数字分身，其产品可解决多场景痛点，还能降低开发门槛。
Unsloth让大模型跑在手机上！
Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
全球TOP 13战队翻车实录！机器人极限求生，比科幻片还残酷
第五届ATEC科技精英赛线下赛，13支精英战队机器人在真实世界极限挑战中状况百出。比赛打破舒适区，考验机器人行走、操作等能力，暴露了环境感知、智能决策、硬件算力等技术瓶颈。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。