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Anthropic开始抢科学家了?周薪2.7万驻场,专治Claude专家级错误
Anthropic新推出STEM Fellow岗位,招募STEM领域专家驻场三个月,周薪3800美元,用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码,正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。
Agent不是关键!人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态,在多轮实验中表现出色,提升科研效率,推动AI真正接手科研流程。
表格建模也能Scaling?树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练,在表格数据和行为序列预训练上有成果,验证了 Scaling Law,预示结构化数据建模范式将改变。
Meta 重磅提出「神经计算机」:模型即电脑
Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念,目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证,虽当前原型距目标差距大,但提出问题和定义框架意义重大。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架,定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同,它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试,发现TextIn API解析效果好,还优化处理流程提升质量。
一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。
内存减6倍、精度0损失,推理提速8倍!谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术,能将KV缓存6倍压缩、无精度损失,推理速度提升8倍,解决内存瓶颈问题,为大语言模型应用扫清障碍,引发业界关注,还致存储芯片巨头股价大跌。
AI for Science开年新突破:中科大实现多尺度结构逆向设计128倍加速,登上Nature子刊
中国科学技术大学联合多所院校,在多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得突破,成果发表于Nature Communications。研究解决核心瓶颈,提供新范式,在多方面展现优势与潜力。
用第一性原理超越AlphaFold:告别蛋白质工程的「碰运气」时代
在‘AI生物制造专场’中,杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期,但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力,还展示可切割自聚集标签法简化流程,推动生物制造发展。
人大高瓴赵鑫团队新作:先拆掉 RLVR,再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验,完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》,提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点,让推理模型学习更可控。