「无感迁移」共找到 965 篇相关文章
OpenAI开启“印钞机”模式？ChatGPT官宣引入广告，新增8美金/月Go版低价订阅服务
OpenAI宣布广告业务要来了，其低成本订阅服务ChatGPT Go将登陆美国及所有ChatGPT可用地区。未来几周将在美国免费版和Go版中测试广告，Pro、Business和Enterprise订阅方案无广告。还明确广告业务五大原则。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们
本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
CEO 上阵写代码，公司从被传濒临倒闭到千亿估值，最大功臣是Claude？
Airtable是先进无代码应用平台，曾被传濒临倒闭，如今估值达千亿。CEO Howie Liu分享围绕AI重组公司、亲自编程让公司实现正现金流的心路，还探讨推动团队用AI、岗位受影响情况及公司转型策略等。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
30 年 FAANG 大神被 C++ Bug “虐”4年，竟被Claude Opus 4一招解决！
上周 Anthropic 发布 Claude Opus 4，称其为“全球最强编程模型”。本周，有 30 多年 C++ 开发经验的 ShelZuuz 用它解决了困扰 4 年的“白鲸 Bug”，此前用 GPT - 4.1 等模型均无果。不过他认为它像“初级开发者”。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章围绕HarmonyOS的穿戴应用，如‘小卡健康’等，探讨将AI健康记录迁移到手腕面临的工程挑战。介绍了应用场景、系统能力调用，以及从接口到产品可用需解决的问题，强调要以用户体验为导向进行产品优化。