「研究能力」共找到 4661 篇相关文章
微软最新揭秘:「话痨实习生」AI助手,到底能帮人类做什么?
基于20万微软Copilot使用数据的研究指出,AI能支持研究、写作和沟通任务,但无法完全胜任单一职业所有任务。Copilot执行任务多为解释型,写作和信息收集任务满意度高,语言和创作类职业受影响大。
GPT-6突破「素数间隔」纪录!这次是加入OpenAI的北大数院07级校友
OpenAI总裁宣布进入AGI时代,GPT - 6 Astra虽仅向少量组织开放,但引发大量讨论。北大数院校友苏炜杰宣布其将素数间隔上界从246推进至186,完成Lean验证。多家机构围绕此问题研究,AI或成数学研究伙伴。
4万星开源项目被指造假!MemGPT作者开撕Mem0:为营销随便造数据,净搞没有意义的测试!
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人,MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题,Letta认为能力比工具重要,并给出评估智能体记忆能力的方法。
对谈黄灯:普通二本学生的出路在哪里?
高考季,与《我的二本学生》作者黄灯对谈二本学生出路。指出学历非唯一,能力和热情更重要。当下就业严峻,高校课程与社会需求脱节,二本学生应提升动手能力,利用AI工具,立足学校和当地找机会。
企业微信给AI写了94份说明书,Claude Code现在能直接干活
北京时间8月17日,企业微信更新,将能力域从7个扩到12个,参考文档扩到94份。介绍了其能操作的业务品类,分析文档权重体现的产品意图,阐述三个设计细节,指出想象空间、机会及坑,强调此次更新比首次更重要。
国内外AI大厂重押,初创梭哈,谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」?
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前,国内外AI大厂和初创企业纷纷入局,围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求,研究路线多样且各有优劣,未来竞争激烈,谁能突围尚未可知。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致,新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见,影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架,将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差,设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2,在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
Qwen3 变身扩散语言模型?不从零训练也能跑,30B参数创纪录
扩散语言模型(DLM)潜力大但训练难,Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B,推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素,成果超现有部分模型,还提出简单方法及训练策略。
别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。
才知道百度和阿里为什么能联手瓜分市场了
AI热度未减但问题转变,企业更关注全栈能力。沙利文报告显示2025年上半年阿里云和百度智能云占一站式AI云市场超一半。阿里和百度长期投入,全栈能力让其在竞争中更笃定,苹果也选它们为中国AI伙伴。