「认知几何学」共找到 742 篇相关文章
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
GPT-5通过“哥德尔测试”！独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题
最新论文中，研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想，它解出3个，还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成，研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。
CEO们的AI焦虑：一张黑白漫画在硅谷疯传
一张CEO喊着‘要AI’的黑白漫画在硅谷疯传。风投出身的Trace Cohen指出高管与基层对AI转型认知有差距，中层被董事会和技术团队拉扯，危险循环正在形成，真正革命或要从高管学习开始。
将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？
文章围绕将思维链（CoT）引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变，分析分层架构与端到端模型两种技术路径，还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
YC AI 创业营第一天，Andrej Karpathy 的演讲刷屏了
Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注，提出软件3.0时代来临，大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外，文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。
12.1万高难度数学题让模型性能大涨，覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度，腾讯上海交大出品
腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨，7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
三年连下三癌，阿里AI跑通了多癌筛查
4月21日，阿里达摩院和广东省人民医院等机构研究登《肿瘤学年鉴》。其研发的AI模型DAMO COCA从平扫CT揪出5例漏诊肠癌，准确率超医生。此前，该团队已推出胰腺癌、胃癌筛查模型，跑通‘平扫CT+AI’多癌筛查路线。
ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune，被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪，降低过度拒绝率，不损安全防御能力，还提升通用任务性能，为 LLM 安全部署提供新思路。
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。