「非线性评分」共找到 764 篇相关文章
半年3轮10亿,他们都投了这家已经把机器人卖到500个家庭的公司
未来不远机器人半年获3轮10亿融资,字节跳动等入局。其全产业链闭环强大,展会表现优,已进入500多家庭。靠全栈自研、贴合需求等策略,在赛道脱颖而出,认为家用机器人应重真实落地。
Claude Code把自己的提示词删掉80%,我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%,编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断,给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论,还介绍实施步骤,作者按此精简提示词约60%。
条条电路通罗马:大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来,机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出,「唯一电路」可能不存在,同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
给野马套上缰绳:Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开,指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式,以悟空 AI 招聘为例说明落地,还分析行业标杆、未来趋势,给出心法。
Code Arena全球可用模型第一!智谱GLM-5.2上线并开源
智谱上线并开源GLM-5.2,在Code Arena等平台表现优异,长任务跑分出色,架构有突破,支持100万token上下文,还引入控制功能。模型在常用编程智能体可用,适配国产算力平台,以MIT协议开源。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学,她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 | 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历,阐述“小实验”理念,对比“小目标”,给出 PACT 框架,还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
Anthropic开始抢科学家了?周薪2.7万驻场,专治Claude专家级错误
Anthropic新推出STEM Fellow岗位,招募STEM领域专家驻场三个月,周薪3800美元,用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码,正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。
100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先,连skills效果都好到让团队意外:Anthropic内部到底在发生什么?
Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 在播客中透露,未发布的新模型 Mythos Preview 带来“断层式跃迁”,在安全漏洞检测等方面表现出色。Anthropic 内部可同时跑上百个产品原型,执行成本降低。还介绍了 Cowork 开发、应用及产品打造经验。