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南加州大学论文指出,AI正让全人类想法和表达同质化,体现在语言、视角和推理三方面。原因包括训练数据有偏差、训练目标求稳、人们过度依赖。研究人员虽在想办法,但效果有限,呼吁勿无节制依赖。

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倒反天罡:ChatGPT教人说话?36万视频+77万播客已证实!

最新研究警告,ChatGPT正改变英语表达方式,植入自身偏好。研究人员分析超36万视频和77万播客,发现GPT词汇使用率显著攀升。但研究有局限,且AI沟通还引发信任危机等问题。

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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,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

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字节奖学金首次全球开放,五年67位得主去向追踪

2026 字节跳动奖学金启动,首次开放全球申请,扩大获奖名额、提高奖金。此前五届共支持 67 位青年研究者,研究覆盖 AI 全谱系。获奖者去向多元,研究方向常领先风口,体现字节对源头创新的支持。

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ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力

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清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。

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Anthropic:大模型开始意识到自己在想什么!

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