「深度学习研究」共找到 3476 篇相关文章
基金委鼓励AI与力学各个方向的交叉和融合
基金委鼓励AI与力学各方向交叉融合。力学含多分支学科，在各领域研究中，既支持基础前沿研究，推动与新兴领域交叉，又重视与重大需求融合，还鼓励利用现有条件研发软件和仪器。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
麻省理工 NANDA 研究发现，只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出，95%企业组织的 AI 投入无回报，仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足，领导层对 AI 项目信心下降。
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。
智源悟界·RoboBrain Orca：多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。
GPT-5 核心成员详解 RL：Pre-training 只有和 RL 结合才能走向 AGI
本文编译 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 访谈，探讨 RL 与通向 AGI 路径。他认为 pre - training 与 RL 需结合，GPT - 5 是 o3 迭代，还谈及推理、模型发展、训练方式及 OpenAI 研究情况等。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain：Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目，探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板，而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题，各有优劣。
离开OpenAI和Google后，两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek，与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil，共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题，认为下一代架构要能持续学习，还计划打造自动化AI实验室。
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。