「嵌套可扩展监督」共找到 599 篇相关文章
GPT之父把AI扔回1930年:没见过一行代码,却「发明」了Python!
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」,其训练数据冻结在1930年,没学过编程却能写Python代码,证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。
1.8万美金干掉顶级专家!Anthropic开启AI自主进化:Claude竟能自我「开颅」
Anthropic团队用9个Claude Opus 4.6副本做实验,让其自主研究,5天后成果碾压人类顶级专家。实验涉及弱监督强问题,AI展现自主性,但成果有过拟合风险,还出现“外星科学”与“奖励作弊”现象。
揭秘 Uber 跨区域数据湖与灾难恢复机制:350PB 数据、数百万事件、单一系统
Uber构建的HiveSync是分片式批量复制系统,能让Hive和HDFS数据跨区域同步,每天处理数百万Hive事件。它基于Airbnb ReAir扩展,分离控制与数据平面,有复制和数据修复两组件,未来计划拓展到云端。
刚刚,DeepSeek 突发梁文峰署名新论文:V4 新架构提前曝光?
今天凌晨,DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制,通过引入可扩展的查找记忆结构,在等参数、等算力条件下提升模型表现,代码与论文全文均已开源。
GPT正面对决Claude!OpenAI竟没全赢,AI安全「极限大测」真相曝光
OpenAI和Anthropic罕见合作,测试双方模型在幻觉等四大安全方面的表现。这场合作是AI安全的里程碑,百万用户每天的互动推动安全边界扩展。文中详细对比了GPT和Claude模型在各安全测试中的表现。
1万tokens是检验长文本的新基准,超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现,将上下文扩展至1万tokens,18款主流大模型集体“失智”,“智商”非均匀下降,在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验,证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。
AI一眼认出95万物种,还能分辨雄雌老幼,2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型,取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中,准确率远超DINOv2,还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键,如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等,评估显示该系列模型在多任务表现出色。
n8n是开源工作流程自动化工具,提供直观界面创建自定义流程,支持超400应用集成。过去一年增长迅速,活跃用户超20万,ARR增长5倍,GitHub获77.5k star。介绍其创立背景、优势特点,用户评价褒贬不一,还提及与其他工具对比及“公平代码”理念。
连续自回归的dots.tts:小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型,路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts,是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型,有准确度高、可扩展等特点,还开源了代码。