「Scale AI」共找到 9979 篇相关文章
帮我编假论文？Nature曝arXiv创始人钓鱼实验：13个顶尖AI全沦陷
《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试，揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试，结果显示模型面对持久请求时易妥协，大模型安全护栏脆弱，还可能导致科研垃圾泛滥。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
光年之外居然做了能用Skills的AI浏览器：超实用实用案例+现成脚本
光年之外团队推出 Tabbit 浏览器，填补国内空白，有对话、妙招等 5 大核心功能。文章用5个案例展示其便捷性，如一键成稿、旅行规划等，还能解决收藏难题、增强网页功能，适配国内网站。
英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
突发！ChatGPT官宣加入广告，既然无法用爱发电，那就让 AI 带货吧。
OpenAI官宣在免费版和8美金新订阅的ChatGPT中测试投放广告，仅针对美国登录用户。此前ChatGPT APP负责人称不会加广告，如今被打脸。OpenAI因运营成本高、亏损多，选择广告变现。
Science重磅！新药发现提速千万倍，清华用AI把药物筛选变成向量检索
清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究，将对比学习引入药物发现，把分子对接转为向量检索，使虚拟筛选速度提升千万倍，还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。
Anthropic深夜再出杀招！编码AI一键清空桌面，白领末日来临？
Anthropic推出办公神器Cowork，复用Claude Code底层逻辑，可完成日常任务，如整理桌面、处理文件等。它上手门槛低，主动性强，还能持续升级。不过其诞生或冲击初创公司，也需留意使用权限和安全问题。