「物质结构学习」共找到 1823 篇相关文章
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
聊聊Anthropic这篇最新研究，我觉得可能是AI意识诞生的前夜。
Anthropic最新研究《A Global Workspace in Language Models》，在Claude神经网络中发现与人类大脑意识通达结构功能高度相似的J空间，这结构自发涌现，研究还证明其对Claude输出有影响，或改变人类对意识的理解。
科学界论文高引第一人易主！AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基，影响自然语言处理等研究。他近期再创业，还介绍了论文引用排名情况，凸显AI和医学热度。
AI破译生命！微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
新鲜出炉！斯坦福2025 CS336课程全公开：从零开始搓大模型
斯坦福大学2025年春季CS336课程“从头开始创造语言模型”课程和材料全公开。介绍了讲师信息，课程目标是引导学生开发语言模型，含5单元19门课，注重实践，还说明了学习该课程需具备的能力。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
赵长鹏投了一个华人大三学生，1100 万美元种子轮，做教育 Agent
华人大三学生 Kai Zhao 创立的教育 Agent 产品 VideoTutor，获 1100 万美元种子轮融资。该产品主打生成专属教学视频，解决 K12 美国高考学习痛点，团队技术与市场表现出色，还分享了硅谷大学生创业趋势。