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Andrej Karpathy:做个好人,未来的 LLM 正在看着你

Andrej Karpathy 12 月 10 号写 blog,用现在视角为十年前 Hacker News 帖子自动打分,开源代码。他近期多篇文章探讨 LLM 相关,如可验证性、智能空间对比等,还启动 Eureka Labs。他认为未来 LLM 会审视当下行为。

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把事实核查嵌入诊疗流程:MedGuard给「诊疗安全」当守门人

蚂蚁AI安全实验室与厦门大学团队联合提出MedGuard,将医学事实核查嵌入诊疗流程。它是医疗安全基础设施,在诊疗意见等形成前验证事实,在评测和临床评价中表现突出,能准确判断风险边界,嵌入医疗流程。

机器之心
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AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等:多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声

为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题,本研究提出多专家特征融合网络架构,以跨声速抖振气动噪声为算例评估,降低MLP算法MSE,泛化更好。

力学与人工智能
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手把手带你构建第一个业务本体(Ontology):为 Agent 绘制业务地图。

文章介绍为企业AI Agent构建业务本体,阐述Agent需本体的原因,讲解TBox与ABox概念。给出构建流程,介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具,实战构建‘订单加急交付’本体并验证,还演示Python程序推理,展望本体应用场景。

AI大模型应用实践
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OpenAI重大发现:GPT-4b micro改造诺奖研究,山中因子重编程效率提高50倍

OpenAI与Retro Bio合作,用新模型GPT - 4b micro设计出新型山中因子变体,使重编程效率提高50倍。此前山中因子重编程效率极低,限制其应用,此次改进是突破。研究还在多方面验证了变体效果。

机器之心
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自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻

本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效验证SSRL训练模型在真实场景泛化,且所有训练数据等已开源。

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人形机器人绕不开的坎:续航问题怎么破?

人形机器人续航问题常被忽视,但它面临电池重量、行走能耗、脉冲负荷三个维度约束,标称续航在实际工况会打折,工程上通过快速换电和提升单次充电电量应对,固态电池有潜力但有待验证

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LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!

大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,减少近一半令牌,且任务能不受显著影响,在多任务中验证了其有效

深度学习自然语言处理
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初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI观测不足、Prompt工程困境等。

阿里云开发者
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让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力

文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

AI科技评论