「交互模型」共找到 8164 篇相关文章
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
为什么最有价值的AI讨论总发生在知乎？
AI成全民话题，但网上多是热点复述，真正有价值的理解和方法论沉淀在知乎。知乎答主toyama nao、德里克文、Jeff Tao陶建辉分别作为记录者、探索者和建设者，在AI领域深度探索，推动认知沉淀。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
OpenClaw大考！上海AI Lab InternLM团队WildClawBench 60题，把「龙虾」AI打回原形
上海人工智能实验室InternLM团队推出WildClawBench，含60道高难度任务，在真实OpenClaw环境端到端评测AI Agent。评测涵盖多类别任务，已测14个模型，国产模型表现亮眼，项目开源可复现。
NotebookLM 平替来了：开源自托管的 Open Notebook，把资料留在自己电脑里
Open Notebook 是开源自托管项目，是 NotebookLM 平替。它解决了资料隐私、模型选择、可扩展性问题，有多种实用功能，提供两种 5 分钟上手方式，适合资料敏感、折腾模型及程序员等人群。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华大学科研团队用自主研发的AI数学家系统（AIM），以人机交互模式解决均匀化理论研究问题，形成约17页证明。研究系统性总结五大高效人机交互模式，在三方面取得突破，还提出未来研究方向。
一致性对标Nano Banana，国产Vidu Q1同时支持7张参考 | 实测
AI生图赛道竞争激烈，专注视频大模型的Vidu推出Q1参考生图模型，能同时支持7张参考图，主体一致性对标谷歌Nano Banana。实测玩法多样，有高可操作性，现已全球同步上线。
打破56年数学铁律！谷歌AlphaEvolve自我进化实现算法效率狂飙，堪比AlphaGo“神之一手”
谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造「通用科学人工智能」AlphaEvolve，打破矩阵乘法领域56年效率基准，将4x4矩阵乘法标量乘法次数从49次降至48次，还在谷歌内部加速了运算、缩短训练时间。文中介绍其原理与技术。
一夜爆火，Clawdbot是否才是真正的AI入口产品？
文章介绍近期在GitHub爆火的开源项目Clawdbot，它是运行在本地设备、有“手脚”和“记忆”的AI智能体。还分享部署方案，从产品层面分析其特点，最后提醒安全风险。