「核心认知能力」共找到 4663 篇相关文章
Anthropic宣布练出神话级模型：Claude Mythos，代码和黑客能力吊打opus4.6，不向公众开放！
Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。
我拥有了超能力！Meta最牛文科生让3个AI互掐，竟造出1人技术部
Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础，借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历，用管理团队方式管理AI，建立开发流，还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来，职场需全能构建者。
谷歌 Cloud AI 总监 14 年血泪复盘：AI 时代工程师不可替代的 5 类能力，代码反而排在最后
谷歌 Cloud AI 总监 Addy Osmani 复盘 14 年谷歌职场，指出在大厂代码非决定工程师发展的关键，分享 21 条心得，如用户至上、携手求真等，助工程师少走弯路。
“现代 AI 九成突破都来自我们！”面对核心团队被挖，谷歌 DeepMind 掌门人的回应挺硬
谷歌股价下跌，核心团队被挖，引发对其大模型地位的担忧。但 DeepMind 创始人哈萨比斯回应有底气，谈技术观点，如靠文本模型难以实现 AGI，智能需理解物理世界，还提及水印、创意等问题。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
没KPI反而爆了？Cursor大神一人敲出核心功能！CEO上手7天不宕机，AI编程玩法全变了
昨日，Cursor的CEO基于GPT - 5.2构建了超300万行代码的浏览器，具备基础可用性。同时，Cursor工程负责人在访谈中分享了编码Agent发展、Cursor使用方式、未来方向等多方面内容，还揭秘团队工作模式。
让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。