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你急它不急:GPT-5先判断,再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露,GPT - 5能判断问题难度,分配思考时间,决定何时停下。它升级了推理能力,有了时间感,采用受控思考机制,提升了复杂任务准确率,减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
曾经的“芯片之王”,如今在哪里?
文章探讨曾经芯片霸主Intel现状,分析其面临困境。虽有技术能力,但在财务、文化、客户关系等方面存在问题,还错失移动芯片代工与AI芯片发展机会。美国政府对其股权投资,引发市场机制与战略考量的讨论。
告别盲目卷参数!科大讯飞1024亮出底牌:all in“更懂你”
在模型能力趋同当下,科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能,发布星火X1.5大模型,还推出多领域软硬件产品,赋能多行业。
2篇论文,最新上下文工程技术一次性讲透!
上下文工程技术持续火热,文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」,在多任务表现优;SA - ICL让LLM先搭框架再做题,在化学/物理准确率提升显著,还对二者做了横向对比。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
苹果M5「夜袭」高通英特尔!AI算力狂飙400%,Pro三剑客火速上新
苹果悄无声息更新官网,三款核心产品14寸MacBook Pro、iPad Pro以及Vision Pro换上全新M5芯片。M5芯片性能提升显著,AI能力连翻数倍,加量不加价,在AI、图形处理等多方面有重大升级。
微调已死?Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议,二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统,后者让输入上下文进化,都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。
这次,LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型(LLM)能力提升,其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标,还提及社区关注方向,指出结合多种手段才能把解释变知识。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。