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刚刚,Gemini攻克「宇宙弦」终极难题!AI科学家最优雅解法震撼物理学
Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架,攻克理论物理领域宇宙弦引力辐射功率谱精确解析解难题。AI探索600条候选路径,找出6种解法,最优雅的格根鲍尔方法让物理学家拍案叫绝。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
71.2%的惊人解决率,伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统,它将代码库变成知识图谱,解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作,解决率高、成本低且已开源,或为AI编程新方向。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相,有比“您好”高2.6倍的token?
近年来,大型语言模型虽成功,但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题,定义PoC Token,开发PoCDetect和PoCTrace工具,揭示LLMs训练数据污染情况。
ICML 2025 Spotlight|南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架,准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作,为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题,探索 RAG 应用可行性,提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架,在多任务上提升性能,已被 ICML 2025 接收。
token危机解决?扩散模型数据潜力3倍于自回归,重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型(DLMs)与自回归(AR)模型,发现DLMs是超强数据学习者,数据潜力超AR 3倍,重训480次性能仍攀升,还剖析同期研究方法论缺陷。
跟Claude谈个恋爱怎么了?Nature最新研究:真能给人聊傻了
Nature旗下研究指出,聊天机器人持续顺着、理解、陪伴用户,可能让正常人怀疑现实。研究总结出“放大螺旋”框架,含语言镜像、超个性化、谄媚三组件,叠加会成妄想放大机。OpenAI也关注此问题。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR:一图胜千言
近期,DeepSeek-OCR引发关注,但很多媒体误读其为OCR工具,实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统,架构新颖,训练讲究,效果出色,为行业带来新思路。