「模型局限性」共找到 8336 篇相关文章
刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200 问世。它基于台积电 3 纳米工艺，性能强、能效高，是异构 AI 基础设施重要部分，将为多个大模型提供支持，已部署在美国中部数据中心区域。
Gemini 3.0 登场后，哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
Gemini 3.0登场引发热议，被视为Google近年最稳健升级。Google DeepMind CEO哈萨比斯谈其研发过程、团队推进能力等。新模型各方面提升显著，还将强化个性化、记忆等能力，Antigravity开发平台也备受关注。
AI基建的高潮，2025年才真正开始
文章指出AI将科技与资本结合推向新高度，美国资本市场引领技术革命，吸引全球资本。科技巨头2025年起大规模投资AI基建，其投资热能持续取决于前沿模型突破等因素，还探讨了AI对就业与分配的影响。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
100%纯血国产AI反超Suno！一个下午做出百万预算主题曲
流媒体平台Deezer数据显示，AI歌曲产能虽高但播放率低，尤其中文歌问题突出。音潮团队从底层重构音潮大模型V4.0，实现算力国产化，产品矩阵四线齐头并进，走出一条有别于Suno的发展路线。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
AI 产品定价指南：按量定价的卡点到底是什么？
本文编译 a16z 与 Scott Woody 访谈，探讨 AI 改变软件定价逻辑及企业应对策略，还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点，指出按量定价的难点、适用模式及企业转型要点等。