「通用大模型」共找到 9550 篇相关文章
Claude一天3崩！API、App、Cowork全挂，打工人集体抓瞎
8月24日Claude一天崩三次，Anthropic状态页三次变红又宣布恢复，但用户仍打不开。故障从中午持续到下午，波及多个产品。8月故障频发，还存在算力枯竭、模型变笨等问题。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯！
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念，构建分析框架，含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯，政治语境模型爱‘打太极’，为构建诚实AI提供工具和理论。
Gemini证明数学新定理！全程没联网
Gemini内部数学版学霸模型FullProof全程不联网，帮数学家证明代数几何领域新定理，即0亏格映射到旗簇空间的motivic类等价结论。它埋下关键思路伏笔、独立给出反例，比Macaulay2更优。
突发！卡帕西宣布入职Anthropic
大神Karpathy宣布加入Anthropic，重回一线大厂。他曾多次在AI领域转换角色，此次将加入预训练团队，开展用Claude加速自身预训练研究。外界揣测其离开OpenAI原因，加入Anthropic能为研究提供更多资源。
黄仁勋年初对话：2025 的 AI 如何塑造产业的「五层蛋糕」？
NVIDIA 创始人黄仁勋接受专访，反驳 AI 致失业说法，阐述 AI 技术栈「五层蛋糕」模型，强调开源重要性，批评「上帝 AI」与末日论，还谈到 AI 成本下降、能源需求及「AI 泡沫」等议题。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作，了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性，执行任务时多有安全检查，虽增加成本延迟，但更可靠，且在命令行工具中用户体验出色。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。