「好表现定义」共找到 3237 篇相关文章
科研数据不再碎片化!一张可计算图,连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade,将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征,支持多种格式数据导入导出,定义了六个任务,验证了图结构在科研数据处理中的作用。
解密 Cursor:一位深度用户的原理探析与实验验证
文章作者作为 Cursor 付费用户,通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验,发现它是‘基模 + 若干工具’组合,也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。
硅谷最狠「伪君子」!华人女记者深扒OpenAI:3000亿AI帝国全靠偷数据?
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史,其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类,实际是资本机器,其技术发展路径依赖数据和算力,还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。
ETT:打破原生多模态学习视觉瓶颈,重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成,针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题,提出 ETT 调优方法。它实现联合优化,在多模态理解、生成、重构任务表现出色,虽有局限但带来新突破。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗?首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集,采集真实用户在线购物行为,支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限,揭示其能力边界。
让智能“落地”的芯片,今年都去了MWC
2026年世界移动通信大会(MWC)以‘The IQ Era(智能时代)’为主题,全球2400多家企业参展,其中350家来自中国。中国企业展现了从芯片到终端的体系化竞争力,在网络、终端、基础设施、模组等方面均有进展。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。