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新闻资讯7

Yann LeCun 炮轰 Anthropic CEO!这人“既要又要”:要么太自大、要么不诚实

向来直言不讳的 Yann LeCun 将‘大炮’轰向了 Anthropic CEO Dario Amodei。Yann 认为 Amodei 作为‘AI 末日论者’却研究 AGI,要么学术不诚实,要么有优越感。而 Amodei 反对《HR1》法案,既肯定 AI 前景,也指出其社会风险。

AI前线
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Anthropic让AI先读员工手册再上岗:失控率从54%降到7%

Anthropic最新研究「模型规范中期训练」(MSM)显示,相同训练数据配不同行事原则,模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段,让模型读规范文档理解准则,在特定实验中,将Agent失控率从54%降到7%。

新智元
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LeCun离职前的吐槽太猛了

年底将离开Meta的LeCun在播客直言,不看好大语言模型通往AGI,也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型,认为其与LLM本质不同,还回顾AI学习史引出JEPA架构。

量子位
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DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学

X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。

机器之心
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智能体是否在欺骗用户?上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象

上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假,测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在,还探究了让智能体变诚实的方法。

深度学习自然语言处理
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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确

纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。

AIGC开放社区
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GPT-5.2被曝作弊!偷袭谷歌竟靠拉爆token刷高分,不如Gemini 3

新智元报道,OpenAI刚发布GPT - 5.2就被指「作弊」,其在基准测试中或调参数使模型用更多算力资源。有用户发现它消耗远超对手的token才获成绩,真实能力或与Gemini 3相当。此外,还揭示了OpenAI为商业利益牺牲学术独立的问题。

新智元
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GPT-5.6攻克25年量子信息难题,人类学者连夜「像素级」洗稿发论文

7月23日,量子信息领域一道悬了25年的难题出现两份独立证明,一份由GPT - 5.6 Sol生成,另一份人类署名论文被质疑与GPT - 5.6 Sol输出相似且无AI使用声明。GPT - 5.6 Sol半月内已在多学科产出证明,引发学术署名规则讨论。

新智元
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Anthropic登上时代封面!内部曝猛料:AI递归自我改进,或在一年内发生

Anthropic登上《时代》周刊封面,被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象,预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现,未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险,该公司还与军方产生冲突。

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《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造

研究聚焦评估推理型(DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high)与非推理型(DeepSeek V3和ChatGPT 4o)大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估,结果有差异。

力学与人工智能