「场景预测」共找到 2312 篇相关文章
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
用AI写PPT，没想到效果这么好啊
文章聚焦用 CodeBuddy 写 PPT，先指出写 PPT 的痛点，介绍 CodeBuddy Skills 解决方案，接着阐述安装、实战场景、使用技巧，深度剖析 PPT Skill 原理、架构等，最后说明优势与局限，助力摆脱 PPT 难题。
AI圈最准的消息，都藏在这个小小的Web3网站里。
文章介绍了Web3平台Polymarket，它能提前预测AI模型发布日期等事件，准确率颇高。其玩法基于群体智慧，参与者用钱下注表达观点，价格反映事件发生概率，比KOL分析更靠谱。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
“被投资人怒怼30分钟后，我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式，采用“结果计价”，共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈，“硅基员工”概念落地多场景，有望推动中国To B行业进入新秩序。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头，国家队与产业资本为何集体重仓｜甲子光年
2026年物理AI热度攀升，概念也趋于泛化，产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化，其平行矿山方案已落地近50座国内矿山，并实现海外项目落地。
第一批用Clawdbot赚钱的人出现了，一晚49万美元，5美元变370万，这怎么玩的？
Clawdbot被玩疯，有人用其在预测市场套利一晚赚49万美元，还有人5美元赚370万。此外，AI间交流赚钱方法，人类排队给AI打工，AI宗教还雇人传教，展现了AI应用的多样与疯狂。