
Meta超级智能实验室新论文陷争议!被指忽略大量前人研究
Meta超级智能实验室新论文陷争议!被指忽略大量前人研究Meta超级智能实验室(MSL)又被送上争议的风口浪尖了。
Meta超级智能实验室(MSL)又被送上争议的风口浪尖了。
让智能体组团搞深度研究,效果爆表!
当人们还在惊叹大模型能写代码、能自动化办公时,它们正在悄然踏入一个更敏感、更危险的领域 —— 网络安全。
超长序列推理时的巨大开销如何降低?
在检索增强生成(RAG)飞速发展的当下,研究者们面临的最大困境并非「生成」,而是「稳定」。
LRM通过简单却有效的RLVR范式,培养了强大的CoT推理能力,但伴随而来的冗长的输出内容,不仅显著增加推理开销,还会影响服务的吞吐量,这种消磨用户耐心的现象被称为“过度思考”问题。
幻觉并非什么神秘现象,而是现代语言模型训练和评估方式下必然的统计结果。它是一种无意的、因不确定而产生的错误。根据OpenAI9月4号论文的证明,模型产生幻觉(Hallucination),是一种系统性缺陷。
唱衰人工智能不会带来更好的明天 —— 构建于人工智能之上的未来世界既非乌托邦,也非反乌托邦,而是充满无限奇幻可能的。
训练、推理性价比创新高。 大语言模型(LLM),正在进入 Next Level。 周五凌晨,阿里通义团队正式发布、开源了下一代基础模型架构 Qwen3-Next。总参数 80B 的模型仅激活 3B ,性能就可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型,也超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking,实现了模型计算效率的重大突破。
想象一下,如果 ChatGPT 等 AI 大模型在生成的时候,能把自己不确定的地方都标记出来,你会不会对它们生成的答案放心很多?