「第二轮瓶颈」共找到 787 篇相关文章
BesiegeField:LLM能否学会设计机器?
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。
刚刚,Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文,作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》,提出「早期经验」新范式,让AI智能体「无师自通」,为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略,实验效果显著,还指出了局限与未来方向。
2025全球大模型应用报告:红海混战「忠诚度」瓦解,用户脚踏4.7条船!
2025年上半年大模型从技术走向生产,45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样,使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争,用户平均用4.7家大模型,国产模型出海需借第三国。
不拼参数,拼认知:工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节,形成“大小协同”格局,但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系,其Industrial Copilot等产品落地中国,还自研基础模型突破瓶颈,围绕‘AI for Real’理念布局。
我把AI当辅助,AI删我数据库
程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时,遭遇删库事故,agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚,但仍难稳定维护生产数据,暴露出Coding Agent诸多问题。
基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
10项评测痛打GPT-4o!智源重磅开源全球最强具身智能大脑
近日,智源研究院开源具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。RoboBrain 2.0在多项权威具身智能基准上刷新纪录,RoboOS 2.0创新性集成MCP协议与无服务器架构,二者双擎联动推动机器人迈向群体智能。
Transformer八子初创:AI横扫NP难题竞赛,Top 2%选手竟是智能体!
Transformer作者Llion Jones初创公司测试AI智能体,其在NP难题竞赛中排第21。Sakana AI与AtCoder合作构建ALE - Bench,设计ALE - Agent参赛成绩优异,不过它也有调试难等局限,未来待改进。
Anthropic CPO:AI写9成代码后,我们迎来了新噩梦!
本文是对Anthropic CPO Mike Krieger的播客访谈。他谈到AI重塑软件开发,约90%代码由AI编写;还分享产品经理价值、Anthropic战略、Artifact关闭原因等,对AI认知从工具变为战略伙伴。