「形式验证」共找到 898 篇相关文章
中文互联网“build in public”的新实验，为什么会是AMA？
文章探讨小红书上AMA形式爆火的原因。它与Reddit不同，得益于小红书平权分发、垂直推荐、轻量化设计等特点。AI圈因开源精神成首批用户，AMA为双边提供价值，还让小红书向专业领域拓展。
「一脑多形」圆桌：世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展？｜GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上，高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论，探讨研究进展、挑战与机遇，还谈及创业和数据获取等问题。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
马斯克官宣数字AI员工！世界首富也来养龙虾，测试阶段员工把它当真人
马斯克在X上宣布数字擎天柱/巨硬AI项目，它是能在电脑自动操作的数字员工，可模拟公司运作。该项目早有记载，此前印度小哥曾爆料。巨硬项目曾遇阻，现以数字擎天柱形式推出，由xAI与Tesla联合打造。