「误导性提示」共找到 943 篇相关文章
机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远?斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论,但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路,构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’,研究发现很多模型推理不严谨,还给出两个提升准确率的办法。
用隐藏指令诱导AI给论文打高分,谢赛宁合著论文被点名:认错,绝不鼓励
最近,一些简单提示词在AI学术圈掀起风波,操作者将其隐秘嵌入论文诱导AI给高分。谢赛宁合著论文也涉此事,他紧急回应,承认过失,解释缘由并采取补救措施,还呼吁探讨AI时代科研伦理。
从诡异视频到假论文,AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行,如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等,背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是,AI生成的低质量论文渗透到学术领域,危害知识纯粹性和科研公正性。
Transformer八周年!Attention Is All You Need被引破18万封神
Transformer已满8岁,其开创性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次,掀起生成式AI革命。它催生诸多前沿产品,让人类跨入生成式AI时代,虽起初未受关注,但如今影响深远,谷歌态度也在改变。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
14B检索能力超过Google Search,阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要,当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架,经多步骤训练,实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
每天上线一个新系统,这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极,平均每天上线1.2个新系统,用户覆盖1/3员工。它去模板化,从数据结构设计开始,数据推导UI,有灵活编辑器,支持渐进式开发,具备集成性和开放性,还有AI赋能。
玻璃基板封装,进入量产前夜
英特尔三年前提出玻璃基板封装将成下一代先进封装关键路线,7月25日宣布与蓝思科技合作推进。玻璃基板优势多,曾受易碎性困扰,现此问题已基本解决,TGV工艺良率成量产关键,预计2027年订单释放。
DeepMind入股硬核网游EVE,要让AI学「黑暗森林」
本周四,Google DeepMind宣布收购《EVE Online》开发商部分股权,将用该游戏研究智能。EVE是高度自由化的沙盒游戏,玩家驱动性强。此前EVE就与科研有跨界合作,此次合作令人期待AI智能体的表现。