「经验合成」共找到 705 篇相关文章
中年人的认知坍塌
Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’,能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化,也会从无限可能收敛到固定思维模式,像极了中年人的认知坍塌。
统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
Skill 和 CLI:经验指导能力,能力丰富经验
本文以作者自身使用飞书和 YouMind 工具的经历为例,探讨了 CLI 和 Skill 的关系,指出它们并非上下级,而是像菜谱和菜刀,相互配合。官方设计也体现了二者深度咬合,还给出使用判断口诀及 Skill 链玩法。
告别死记硬背!SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行,难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发,提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制,在多实验中表现出色。
强化学习教父重出江湖, 生成式AI的时代要结束了?
新智元报道,强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI,要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」,认为AI下一阶段应从世界中学习。
Patreon 年度回顾中的架构经验
2025年Patreon工程团队在为超千万付费会员推新功能时重建底层设施。其年度回顾详述12个项目,提炼韧性迁移、数据模型重构、分布式系统一致性权衡三大架构主题,还分享多项目实操经验。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验,指出虽Agent发展快且有成功案例,但实际应用有诸多问题,如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等,还给出解决思路,文章会持续更新。
干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽,涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况,给出刷题、实习等方面建议,鼓励校招失利者别灰心。
作为软件架构师使用 AI 的经验
Avraham Poupko 在 OOP 大会分享软件架构师用 AI 经验,认为软件架构师不会被 AI 取代,AI 适合探索权衡、提炼语言,但缺乏情境推理和情感智能,人类在这方面更有优势。