「持续自我提升式 AI」共找到 11655 篇相关文章
张一甲:2025中国科技投资痛点、趋势与展望 | 甲子光年
8月21日,甲子光年创始人张一甲发布《2025中国科技投资:痛点、趋势与展望》报告。指出当前一级市场科技投资止跌回暖但堵点仍存,还阐述了硬科技引领、AI投资逻辑变化等七大趋势,最后用“星空坐标系”评估投资赛道。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
复制失败与脏碎片:Linux 页面缓存漏洞影响所有主流发行版
一周内,两处 Linux 内核本地权限提升漏洞“复制失败”和“脏碎片”被披露,可使无特权本地用户获 root 权限。前者由 Theori 用 AI 工具发现,后者由 Hyunwoo Kim 发布,均影响页面缓存,与“脏管道”属同一类漏洞。
疯了,A社IPO大饼画到30万亿美元!一个美国的GDP
华尔街日报爆料,Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元,已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍,算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人,很割裂。
飞轮“倒转”,灵巧手厂商困在夹缝里
2024年具身智能焦点转向灵巧手,初创公司遭上下游夹击。技术远未成熟价格战却已升级,投资者押注最AI、最像人手、最早量产。但智能不足、应用场景不明确,降本成唯一共识,行业陷入“降本缺规模”死循环。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
当Sora2遇上国产 Vidu Q2,国产参考生真的更香了!一手亲测
国庆假期Sora 2吸睛,其客串功能将它拉到“AI版抖音”高度。但Vidu去年9月就提出【参考生】视频功能,Vidu Q2已是第5个迭代版本。文章对Vidu Q2参考生视频和Sora 2从一致性、物理规律遵循、运镜等维度进行PK。
澜起科技:高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片,虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战,但凭借技术实力和研发投入,在行业中站稳脚跟,未来有望受益于AI算力需求升级。