「大数据任务」共找到 7898 篇相关文章
杨植麟亲自发布，月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5，经约15万亿视觉与文本混合数据预训练，有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优，成本低于对手，还能提升办公生产力。
你急它不急：GPT-5先判断，再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露，GPT - 5能判断问题难度，分配思考时间，决定何时停下。它升级了推理能力，有了时间感，采用受控思考机制，提升了复杂任务准确率，减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V，全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。
斯坦福发布预警信号：生成式AI正如何重塑就业市场？年轻职场新人首当其冲
斯坦福大学Erik Brynjolfsson教授领衔的论文，用海量高频薪资数据研究AI就业效应。发现高AI暴露职业中年轻职场新人就业显著下降，自动化型AI应用致就业降，增强型则无，还给出年轻人受影响大的原因。
「一只手有几根手指」，你的GPT-5答对了吗？
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5答错‘一只手有几根手指’问题，指出语言难满足视觉与机器人领域需求，需VLM和VLA模型。编辑部测试发现顶尖大模型面对常识问题也会‘翻车’，还探讨了应对方法。
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲，探讨搜索系统优化。以优步外卖为例，分析其在数据索引、检索和排名方面挑战，介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响，还提及架构、分片技术等内容。
OpenAI新Agent遭中国24人初创团队碾压！实测成本、质量全输惨，海外用户：中国Agent代差领先
今日凌晨，OpenAI 推出 ChatGPT Agent 新功能，能让 AI 助手完成多步骤任务。虽官方称其性能先进，但实际效果有局限。海外用户将其与中国团队产品对比，发现中国 24 人初创团队产品成本、质量更优。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。