「模型工具」共找到 9006 篇相关文章
详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB,介绍其架构、安装启动方法,展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能,还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
全球最大AI榜单塌房!52%高分答案全是胡扯,硅谷大厂集体造假?
2025年底,《LMArena is a cancer on AI》一文引发关注,其指出LMArena这个权威大模型评测平台问题严重。Surge AI调查发现,52%获胜回答事实错误,39%投票结果与事实相悖,Meta还曾为榜单优化模型。
推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。
机器人视觉语言导航进入R1时代!港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1,可将自然语言指令转化为连续导航动作,打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱,在测试中表现出色,小模型性能佳,推动具身智能从数字向具身认知跨越。
Builder.ai 破产背后:700 名工程师伪造 AI 是假,重复造轮子及财务造假是真
印度AI独角兽Builder.ai破产引发关注,此前有说法称其用700名工程师伪造AI。经与前员工沟通,这一说法不实。该公司搭建了AI工具Natasha,技术栈含Python、GPT等,但存在重复造轮子、财务欺诈等问题致破产。
AI不是比人聪明,是输得起!菲尔兹奖得主点破OpenAI十项成果
OpenAI发布内部版模型Astra的十项成果,引发数学界震动。菲尔兹奖得主Timothy Gowers分析其成果,指出AI优势在‘输得起’,还探讨找例方法、模型短板,给出训练建议与衡量跨越门槛的标准。
一年吃掉一块固态硬盘,Codex日志bug被骂「劣质软件」
OpenAI旗舰编程工具Codex因日志Bug,一年写入量达640TB,耗尽硬盘寿命。该问题4月就有反馈,拖两月才处理,仅减少约85%写入。Codex类似问题至少9个,AI编程工具质量引质疑。
GPT-5.6现身后,下一个Claude Sonnet 4.8又曝光了!
GPT-5.5发布不久,开发者在Codex内部日志发现GPT-5.6,几乎同时,Anthropic的Claude Code源码泄露,炸出Sonnet 4.8、Jupiter等型号。两家公司下一代模型几乎同时曝光,模型迭代节奏在加速。