字节即梦张楠:AI 时代,如何探索人的想象力?
字节即梦张楠:AI 时代,如何探索人的想象力?AI 是人类能力的「放大器」。
AI 是人类能力的「放大器」。
关于如何避免让大语言模型产生幻觉,一直以来的相关研究都非常多。
走上了堪称是“最佳 AI 转型路径”之后,他也在读研期间和合作者针对 AI 记忆开展了一项研究,借此发明出一种名为 LightMem(轻量记忆)的技术。在 LongMemEval 和 LoCoMo 这两个专门用于考察 AI 长期记忆能力的基准测试上,LightMem 回答问题的准确率全面超越之前的冠军模型,最高提升了 7% 以上,在某些数据集上甚至提升了将近 30%。
在具身智能与视频理解飞速发展的今天,如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤?北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学,提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态(State)” 作为视觉锚点,解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题,已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。
作者在包含 50 多个任务的多个仿真和真实世界场景中评估了 SpatialActor。它在 RLBench 上取得了 87.4% 的成绩,达到 SOTA 水平;在不同噪声条件下,性能提升了 13.9% 至 19.4%,展现出强大的鲁棒性。目前该论文已被收录为 AAAI 2026 Oral,并将于近期开源。
2025 年 12 月,硅谷风险投资机构 Andreessen Horowitz(简称 a16z)与 AI 推理服务平台 OpenRouter 联合发布了一份名为《State of AI》的研究报告。这份报告基于 OpenRouter 平台上超过 100 万亿 token 的真实用户交互数据,试图呈现过去一年间大语言模型在实际应用中的真实状态。
来自中国的初创团队词元无限给出了自己的答案。由清华姚班校友带队设计开发的编码智能体 InfCode,在 SWE-Bench Verified 和 Multi-SWE-bench-CPP 两项非常权威的 AI Coding 基准中双双登顶,力压一众编程智能体。
近日,AI 初创公司 Axiom 宣布其模型在没有人类干预的情况下,自动完成了两个数学猜想的证明——埃尔德什问题(Erdős Problem)中的 481 号和 124 号。据称,481 号问题仅用时 5 小时,代码量为 656 行;124 号问题则耗时超 24 小时。值得关注的是,这些证明均通过 Lean 验证,Lean 的特点是其形式化证明过程无需人工干预,为数学正确性提供了保障。
游戏进入下半场,阿彪说,他想让 Pollo AI 成为 AI 时代的剪映。
“帮助全世界 40 万人成为导演,这种成就感,比我自己拍一部电影要大得多。”