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AI"学霸"也解不出高中题?耶鲁、复旦发布MMSciBench,揭示AI理科推理能力短板

耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准,揭示主模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱,英文推理或效果更好。

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微软开源AI量化平台Qlib,支持多样机器学习范式,解决量化投资挑战。包含数据处理等完整程,有安装、数据准备等说明,还提供自动化和定制化工作,以及应对挑战的方案和性能对比。

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2024车载激光雷达市、技术和产品

国际权威研究机构Yole Group发布《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》,本文解读其关键内容,涵盖2024年车载激光雷达市(销量、份额、单价)、技术(激光器、接收器、扫描部件)和产品(车辆集成、长距雷达、短距雷达)情况。

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可解释性杀疯了!结合机器学习,发顶会轻轻松松!

在机器学习领域,模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度,如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文,解析两篇文章创新点、方法和结论。

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大模型是不是到顶了?瓶颈到底在哪

文章探讨大模型是否到顶,指出‘到顶’争论分三个问题,靠堆大模型提升能力之路变平,受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向,未来进步或来自更会用算力。

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刚刚,机器人练成了宁次的「白眼」:∞帧画面边看边3D重建我们的世界!

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让问题不过夜:交易领域“问诊”Agent实践

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《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示,美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔,资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码,揭示技术扩散差异与隐忧。

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