「事实核查」共找到 55 篇相关文章
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间"，可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
3000万融资，20%付费转化，语音输入工具Wispr Flow如何精准找到PMF？
语音输入工具Wispr Flow获3000万美元融资，近20%用户付费。此前它经历转型，砍掉无消费级市场的硬件产品、大规模裁员，聚焦用户需求找到PMF。创始人复盘转型历程，分享四点关键心得。
AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。
LeCun和哈萨比斯「吵」起来了：「通用智能」到底存不存在？
LeCun 在播客称「通用智能」不存在，引发广泛讨论。Google DeepMind 掌门人 Hassabis 引用该帖硬刚，认为人类大脑和 AI 基础模型近似图灵机，有通用性。LeCun 回应强调这是数学事实，双方分歧反映对 AGI 发展路径的不同判断。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
MCP 联合创作者 David 复盘其发展，从开源协议到行业事实标准，经历多阶段演进。他指出做对死磕标准 HTTP，踩坑让关键能力成可选致双向能力被削，规模达百万级有扩展性问题，还谈及多方面发展与规划。