「观测暴露度」共找到 501 篇相关文章
谢赛宁摊上事了!被曝论文藏「只给好评」提示词操纵AI 审稿
纽约大学助理教授Saining Xie被曝在参与的论文里埋「只给好评」提示词操纵AI审稿。他回应称是日本访问学生照搬他人想法所致,涉事学生已更新论文并寻求指导。此事暴露AI时代学术评审困境。
苹果拆解AI大脑,推理模型全是「装」的?Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
打破AI能力的惯性评估方式,红杉中国推出全新双轨基准测试xbench|甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench,采用双轨评估体系,构建多维度测评数据集,追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制,首期发布两个核心评估集并给出综合排名,公开后邀各界完善。
没有AI也能活得很好的公司,才能用好AI
多数企业推进AI时,虽采纳率高但效果不佳,投入大回报低。问题核心不在AI,而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司,当下应审视自身是否适合用AI。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
ICLR2026|东方理工大学、上海交通大学等:GenSR:把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归(SR)目标是从观测数据自动发现数学表达式,但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR,将方程世界重参数化为连续隐空间,用双分支CVAE构造并搜索,实验效果良好。
世界模型混战,蚂蚁炸出开源牌
蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波发布并开源通用世界模型 LingBot-World,全面开源代码和权重,不绑定硬件或平台。它在多维度有突破,虽有细节瑕疵,但单次生成近 10 分钟连贯视频或刷新纪录,还在 VBench 测试领先。
下一代搜索:通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁,创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变,还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践,显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA
10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。
预测太阳磁暴全球最强!首个空间天气链式AI预报模型亮相WAIC
在WAIC上,我国发布全球首个全链式空间天气AI预报模型“风宇”。它首创链式训练结构,整合孤立环节;基于天地一体化观测数据,在多区域短临预测表现卓越,误差低,已申请多项专利,还可用于航天器设计管理。