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AI 渗透金融行业:大模型如何破解风控、服务与决策难题?
在数字化与人工智能驱动下,金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融,涉及风控、服务、决策等难题,分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
顶尖数学家含泪退圈:熬了多年的博士难题,被AI几周秒杀!
顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题,却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证,“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域,而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。
清华推出AI数学家!独立完成数学理论难题,自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician(AIM)框架,可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动,有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题,虽有不足,但未来有望成数学研究核心驱动力。
突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器,但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法,把推理时额外计算当教师信号,为大模型提供监督,实验显示效果显著。
人类56年解不出,谷歌AI一夜连破9道世纪难题!
Google DeepMind发布全新AI数学智能体AlphaProof Nexus,一次性攻克9道悬而未决几十年的Erdős开放问题,最老的已悬置56年。证明经Lean编译器验证,无错误可能。此外,还在多数学分支取得突破。
【倒计时一周】AI眼镜芯生态沙龙:从芯片到整机的协同创新
当智能手机创新遇瓶颈,AI眼镜成新风口。当前市场高速增长,但面临技术、成本、场景和产业链协同等难题。本次沙龙旨在凝聚产业链共识,解决发展难题,共探产业未来,为各方提供合作契机。
南京大学开源SteadyDancer模型实现完美动作迁移,首帧保留彻底解决身份漂移难题
南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer,这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架,解决了传统方法身份漂移难题,在多方面表现优异。
陶哲轩联手GPT-5,1小时攻克数学难题!全程无需编码,OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题,节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码,后改用分步对话找参数,还验证结果。AI助其发现错误、优化流程,凸显在数学研究的潜力。