「机器学习系统」共找到 3064 篇相关文章
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。
Karpathy最新手搓！复现GPT-2成本狂降600倍：仅需507元3小时训练「最好的AI学习项目」
Andrej Karpathy的个人项目nanochat更新，现训练GPT - 2级别的LLM成本低于100美元，在单个8XH100节点上仅3小时花约73美元，较7年前成本降600倍，还列出关键优化技术，设排行榜。
Borg调度进化了！谷歌超强AI Agent 登场：能设计算法、提效系统，陶哲轩亲自助攻，网友封神理科扛把子！
谷歌 DeepMind 推出由 Gemini 驱动的 AI 智能体 AlphaEvolve，能设计算法、提效系统，破多项数学记录。它已用于谷歌多领域，还将探索材料、药物研发等领域，也计划推早期访问计划。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等：如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。
Agent面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
2025 年技术热点不断，竞争重心从单点突破转向系统级等竞争。InfoQ 研究中心发布《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》，盘点技术发展，还展望 2026 年十大技术趋势。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”？记忆张量 CTO 李志宇：智能体能力会拉开差距，长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。
逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。