「偏差—方差权衡」共找到 118 篇相关文章
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
ACL 2025|自我怀疑还是自我纠正?清华团队揭示LLMs反思技术的暗面
本文指出反思技术虽简单有效,但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因,提出轻量级缓解方案,为反思技术可解释性研究奠基。
The Batch: 950 |反数据中心运动持续升温
全美反对新建数据中心的声音不断扩大,人群通过立法表达不满,部分案例还出现暴力行为。反对理由包括电价、能耗等问题,约640亿美元项目被阻或延迟,新一代数据中心正采用更环保设计。
高效Agents的尽头是,Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题,很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例,介绍了Harness架构,包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等,还提及安全架构、多模型路由等内容。
普朗克被撤稿了?量子之父竟被算法绊了一跤
新论文指出,量子论奠基人普朗克1940年和1942年的两篇文章在Springer平台被标记为“retracted”。调查发现,文章并非因造假等被撤,而是被算法误判,反映了现代学术出版基础设施的问题。
谷歌 agent-skills 根治 6 大 AI 编码通病
Chrome团队的Addy Osmani将Google的senior流程写入agent - skills,用24个Markdown文件针对AI编码时Agent常犯的6大错误,写死补救流程,提升Agent编码质量。
OpenAI 详解 GPT-Live 架构如何实现了连续的有状态语音交互
本文是InfoQ翻译的OpenAI技术分享,详细公开GPT-Live实现连续有状态低延迟语音交互的架构设计,分享了架构拆分、协议优化、上线测试等实践经验与设计权衡。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验,指出虽Agent发展快且有成功案例,但实际应用有诸多问题,如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等,还给出解决思路,文章会持续更新。