「可解释性研究」共找到 5454 篇相关文章
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
GPT-5 核心成员详解 RL:Pre-training 只有和 RL 结合才能走向 AGI
本文编译 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 访谈,探讨 RL 与通向 AGI 路径。他认为 pre - training 与 RL 需结合,GPT - 5 是 o3 迭代,还谈及推理、模型发展、训练方式及 OpenAI 研究情况等。
对话 Roto:让视频实时可交互、足够个性化,我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业,涉足多模态生成。团队经多次方向调整,决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟,但已探索新内容形式,还将在广告实现商业闭环。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域,分析自2023年以来80多个实现,提出4维度分层分类法,全面剖析4种实现架构,如单体、流水线、多智能体和混合架构,并阐述各维度演变与进步。
一键分享=全网公开?Claude 被曝聊天记录可在谷歌直接搜到
2026 年 7 月 26 日,Reddit 用户称用谷歌站点检索语法能调出 Claude 用户共享对话记录。因 Claude 未补全防护配置,致用户加密资产、身份等信息泄露。此前 OpenAI、Grok 也有同类问题,社区呼吁平台完善防护体系。
从衣服到饰品:OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry,将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品,采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练,在12种常见物品类别评估中表现优,有扩展潜力,但也存在训练数据类别限制等局限。
OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。
硬件只是入场券:AI可穿戴的百万销量背后,软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为,AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心,可在传统硬件难胜任场景脱颖而出,多模态交互有挑战也有应用。
数学题干带猫AI就不会了!错误率翻300%,DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现,在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术,会让大模型答错概率翻3倍,DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式,总结出三种攻击模式。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。