「大模型推理训练」共找到 8543 篇相关文章
RL救不了泛化性!揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理,现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力,实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题,指出LLM创新组合难,给出改进方向。
专访火思动力Kevin Ding:未来选择Agent,要看它过去三十天学会了什么|甲子光年
本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长,而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟,可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。
逼AI当山顶洞人!Claude防话痨插件爆火,网友:受够了AI废话
一个叫「caveman」的Claude Code插件在Hacker News爆火,冲破2w星。它核心是条prompt,删掉冠词等废话,号称省75%输出token。但它不压缩模型后台推理token,真实成本节省存疑。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
马斯克xAI又融了200亿美元!老黄说到做到投了更多
刚开年,马斯克的xAI完成E轮融资,达200亿美元超预期。英伟达和思科等继续支持,其估值预计从500亿涨至2000多亿。还公布《xAI 2025年终总结》,Grok 5正在训练,传闻一季度推出。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
三位AI殿堂级人物罕见同框:LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究,提出空间超感知概念,指出现有AI视频理解或被高估,推出VSI - SUPER基准测试,虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限,预测性感知或成新范式。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1,成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1,运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构,在多场景表现卓越,推理速度快,成本低,还接入多款主流编程工具。
0 融资、10 亿美元营收,数据标注领域真正的巨头,不认为合成数据是未来
Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈,提出创业应解决问题而非融资,合成数据被高估,高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向,人类反馈永不过时,数据质量是AI发展首要瓶颈。
尖峰对话17分钟全记录:Hinton与周伯文的思想碰撞
7月26日,人工智能教父Geoffrey Hinton与周伯文教授进行17分钟对话,谈及AI多模态大模型前沿、“主观体验”和“意识”等话题。Hinton认为当今多模态聊天机器人已有意识,还探讨了训练善良AI及AI推动科学进步等问题。