「自演化范式」共找到 2024 篇相关文章
白春礼：人工智能促进科学研究范式变革
白春礼在浦江论坛探讨AI对科研范式变革的影响。他指出，当下科学研究体系面临发现机制、组织方式、知识生产方式的结构性重组，呈现新特征，同时也面临竞争、组织变革等挑战。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道，DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片，欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变，影响英伟达股价。虽有降本等好处，但面临技术、制造、生态等挑战。
蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开，蚂蚁技术研究院武威提出不同观点，认为长思维链推理未必最优，未来推理模型或更低维稳定，还探讨推理定义、重要性及解法猜想，如结合快慢思考等。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
openJiuwen社区首发Team Skills，定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题，指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式，通过Agent Team、Team Skills等能力，解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题，并以旅行规划为例展示实战效果。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
OpenAI也缺卡！僧多粥少，自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺，总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力，因资源有限，许多产品无法发布，如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制，但平衡各团队需求不易。