「循环利用」共找到 544 篇相关文章
CEO们的AI焦虑:一张黑白漫画在硅谷疯传
一张CEO喊着‘要AI’的黑白漫画在硅谷疯传。风投出身的Trace Cohen指出高管与基层对AI转型认知有差距,中层被董事会和技术团队拉扯,危险循环正在形成,真正革命或要从高管学习开始。
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
新版Claude曝光:“极限推理”成最大亮点
O家刚免费上线GPT - 4.1,A家新版Claude Sonnet和Claude Opus被曝即将发布,亮点是“极限推理”,能在推理和工具使用间建立动态循环,更智能处理问题,预计未来几周发布,虽有网友质疑,但也有实测证据。
Codex正式开放1M上下文!解除GPT-5.6 Sol封印,三行配置搞定
现在3行配置就能让GPT - 5.6 Sol封印解除,在Codex里用上1M上下文。不过有网友警告轻易别用,因超出默认窗口,模型消耗token速度会翻倍,且模型上下文利用能力会下降。此外,Codex确定会上Astra。
“同事.skill”不用写了,爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你,还让开发者集体抛弃 “龙虾”?!
近日,Hermes Agent 在国内爆火,获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同,采用单 Agent 架构,有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型,还引入区块链解决算力问题。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
少说‘Wait’,多做题:NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词,触发冗余验证循环,拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本,通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽,让模型跳过废话,在多任务中表现出色,且颠覆对推理的认知。
腾讯悄悄出了个插件版“Cursor”,还跟微信小程序打通了。
腾讯云发布代码助手CodeBuddy 3.0,它是插件而非IDE产品,可融入各职位工作流。其亮点是打通微信开发者工具,能利用微信知识库直出小程序,作者体验后认为开发便捷,有望成创造与分发新渠道。
“同事.skill”不用写了,爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你,还让开发者集体抛弃 “龙虾”?!
近日,Hermes Agent 在国内爆火,获超 3.9 万 stars。它是单 Agent 架构,核心是学习循环,记忆分层管理。其网关功能强大,状态可跨会话留存。背后的 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型,还引入区块链解决算力问题。