「零样本预测」共找到 899 篇相关文章
OpenAI深夜数连发:o3降价80%,o3-pro上线,奥特曼最后一次手发长文,开源模型却延期了……
OpenAI昨夜动作不断,o3模型降价80%,o3 - pro发布,开源模型延期。Sam Altman发长文《温和奇点》,预测AI发展时间线。o3价格虽降但使用成本仍有差异,o3 - pro性能强却推理慢,开源延期引发猜测。
红杉合伙人:2026,AGI已经来了
红杉资本合伙人 Pat Grady、Sonya Huang 联合发文称 AGI 已至,以 Claude Code 为代表的长周期智能体是例证,举例其自主找候选人全程仅 31 分钟。他们给出指数曲线,认为 2026 年是长周期智能体元年,但有人觉得预测太乐观。
专访中科第五纪黄岩:在具身智能的狂热中,做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩,他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份,技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈,推出超少样本大模型等成果,在商业落地表现出色。
AI问答,直接「拍」给你看!来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式,发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成,通过联合分组相对策略优化算法协同优化,在教学和预测应用上效果超现有模型。
深度长文解读 “世界模型” :在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”,虽无明确定义,但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测;后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型,指出各类模型相辅相成。
「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。
o4-mini暴击六大数学天团,攻破陶哲轩难题!4.5h激战人类阵地失守
Epoch AI团队举办竞赛,约40位数学精英分成8组与o4 - mini - medium在FrontierMath基准上对决。o4 - mini击败6组团队,虽未完全超越人类,但Epoch AI预测到2025年底AI可能超30% - 50%人类基准。
o1 核心作者 Jason Wei:理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后,在斯坦福大学AI Club演讲,提出理解2025年AI发展的三个核心思想:验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务,智能成本会趋近零,且各任务发展不均衡。
让 AI 自己打怪升级,Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注,靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线,新旧范式对比优势明显,还介绍方法、实验结果与理论洞察。
当你感到AI编程无所不能时,也许正站在“愚昧之巅”——理性看待AI时代的软件开发与应用变革
文章分析AI时代软件开发、产品设计和内容营销的变化。赞同产品设计半开放式、加速MVP效率等;部分赞同VOC捕捉、SEO自动化等,但有待验证;不认同普通开发者被淘汰等过于乐观的预测。指出多数变化5年渐显。