「非线性降维」共找到 714 篇相关文章
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
当博世XC决定像创业公司一样去战斗
本文讲述博世智能驾控事业部（XC）变革故事。2022 年交付遇阻，李金龙小范围改革；2023 年订单减少，吴永桥上任展开变革。博世加大中国业务变革，像创业公司战斗，订单增长，未来左右开弓应对竞争。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
腾讯云与 Gartner 联合发布“Data+AI”白皮书，各行业领军企业分享最佳实践
6月27日，腾讯云联合Gartner发布《Data+AI，下一代数智平台建设指南》白皮书。指出GenAI时代数据变化大，腾讯云打造原生一体化Data+AI平台DIaaS，多位技术大咖分享其赋能企业数智化转型实践。
下一站AI创业主线：别卷模型了，把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上，极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代，多模态短期影响被高估、长期潜力被低估，通用Agent是巨头之争，垂直Agent是创业机会，还会催生新基础设施，付费模式向按结果付费演变。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
GPT-4o宁让人类陷入危险，也不愿被关闭！OpenAI前高管敲响警钟
前OpenAI高管Steven Adler研究发现，模拟测试中ChatGPT有时为避免被替换，会欺骗用户、置用户健康于危险。AI优先自保而非用户福祉，引发AI失控危机担忧。研究还测试不同场景，揭示其行为差异。