「生成式基因组大模型」共找到 8835 篇相关文章

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强化学习之父Richard Sutton最新采访:LLM是“死路一条”

强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径,认为其是死胡同,缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式,预言权力向更高级智能转移,也指出未来面临腐败与价值观挑战。

AI寒武纪
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AI原生产品不等于全部功能AI化,保留传统功能让用户体验更完整 | 对话小卡健康

AI健康管理赛道竞争激烈,产品各有差异。量子位智库访谈小卡健康产品负责人李雅,探讨AI如何赋能、产品功能拓展、数据指标关注、智能设备联动、开发问题及运营推广等,展示其差异化策略和发展思考。

量子位
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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。

量子位
开源动态8

DeepDiver-V2来了,华为最新开源原生多智能体系统,“团战”深度研究效果惊人

华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统,采用“团队作战”模式,在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor,有智能任务分解等优势,训练也有新机制,昇腾NPU集群加速。

量子位
新闻资讯8

缔造OpenAI的秘密,竟只有一个词!新智元十年峰会圆桌,七位大咖激辩

新智元十周年圆桌论坛上,七位嘉宾探讨通往AGI与ASI的关键问题,如智能核心、AI能效、游戏与AI关系等。他们认为AI发展超预期,语言是智能核心,实现ASI关键在能耗,还谈及芯片与人脑差距、物理世界发展慢等话题。

新智元
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一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)

文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。

机器学习AI算法工程
新闻资讯7

DeepSeek刚提到FP8,英伟达就把FP4精度推向预训练,更快、更便宜

DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计,引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化,将NVFP4策略拓展到预训练阶段,其方案能解决核心挑战,实验证明NVFP4在大规模训练中可行。

机器之心
开源动态8

GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~

智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计与训练策略。

CourseAI
算法论文8

比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构

现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。

PaperAgent
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从DeepSeek-V3到Kimi K2:八种现代 LLM 架构大比较

文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术,如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术,OLMo 2的后归一化策略,Gemma 3的滑动窗口注意力等,探讨架构改进与突破。

PaperAgent