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Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。
硅基大脑记忆觉醒!会遗忘、会反思、会成长的AI正在到来
哈尔滨工业大学等机构团队发表研究,用认知神经科学视角审视AI记忆系统,探讨如何让AI产生“自我”,构建会遗忘、反思、成长的记忆大脑,还涉及记忆分类、存储、管理、评估、防御及未来演进等内容。
AI步入“自我进化”时代,李彦宏首提AI时代度量衡“DAA”
5月13 - 14日Create2026百度AI开发者大会上,李彦宏首提AI时代度量衡DAA,预测全球DAA超100亿,提出‘AI时代进化论’。百度发布和升级多款智能体产品,智能云也升级,还升级底层能力。
对话微分智飞高飞:看具身智能如何引发飞行认知革命 | GAIR 2025
雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞,探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别,介绍应用场景、分布式集群技术,还谈世界模型价值、挑战及创业契机,认为具身智能是历史拐点。
AI学会左脚踩右脚自进化?Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents(DGM - H)。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限,能跨任务自我改进,还自动生成基础设施,或改写Agent竞争规则。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中,大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知,涵盖模型层、应用层和产业层,如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等,展现2026年行业新趋势。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制,包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化,介绍了各机制代表项目及成果,指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等,改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功:大网络有中奖子网,能提供更多找简单解的机会,调和了经验与经典理论。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw,构建银行客户经理助手场景,验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程,对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking,指出记忆系统问题,肯定专属智能体提升生产力的可行性。
启发学习:让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架,能力上限受限。文章提出“启发学习”,将其集成到推理侧成Isaac框架,通过Prompt与网络层注入复用旧经验,实验显示能大幅提升大模型任务性能。