「人类行为数据」共找到 3679 篇相关文章
Andrej Karpathy深度解读：强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」，因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评，认为找到符合原则算法是突破。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
学生3年投稿6次被拒，于是吴恩达亲手搓了个评审Agent
机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生，做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练，与人类审稿相关系数达0.42，能按会议风格评审，还提修改建议，可体验。
上帝视角！DeepMind提前5天锁定Melissa，强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前，DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练，能生成多种未来场景，在路径和强度预测上优于传统模型，已被NHC投入实战，但AI不能理解灾难，人类仍需做决策。
墙体的AI革命！智能超表面如何让建筑「听懂」6G信号？
在5G基站功耗高、室内信号衰减成瓶颈的当下，文章探讨6G如何借智能超表面和建筑无线友好性优化室内流量。还分析建筑设计对信号的影响，以及人类移动行为给超表面嵌入建筑信道带来的挑战。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
机器人为什么要拟人？终于有人正确回答了
今年6月，英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台，深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据，深度机智以人类学习范式破局，完成全栈技术闭环，领先优势扩大。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。