
把科学交给AI,好奇心会被算法替换吗?——AI迅猛发展,是否注定会动摇人类的世界?
把科学交给AI,好奇心会被算法替换吗?——AI迅猛发展,是否注定会动摇人类的世界?近年来,AI的迅猛发展也使科研范式发生了根本性变革。
近年来,AI的迅猛发展也使科研范式发生了根本性变革。
如果你面前有两个AI助手:一个能力超强却总爱“离经叛道”,另一个规规矩矩却经常“答非所问”,你会怎么选?
近期arxiv最热门论文,Qwen&清华LeapLab团队最新成果: 在强化学习训练大模型推理能力时,仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果,甚至比用全部token训练还要好。
从电话录音机到播客,从语音助手到虚拟主播,语音技术在过去几十年里经历了从“工具型服务”向“内容型产品”的演化。大模型的快速崛起让语音技术的发展进入了一个新的跃迁周期,人们对语音产品的期待从听懂”内容“逐渐跃迁到听懂”情绪“。
大模型推理,无疑是当下最受热议的科技话题之一。
随着大型语言模型(LLM)技术的不断发展,Chain-of-Thought(CoT) 等推理增强方法被提出,以期提升模型在数学题解、逻辑问答等复杂任务中的表现,并通过引导模型逐步思考,有效提高了模型准确率。
1、深度研究实际场景 2、深度研究是什么,它用了什么能力? 3、在深度研究上,AI 为啥比人强这么多? 4、哪些问题,值得用深度研究方式来做? 5、怎样用好深度研究,保持结果的稳定性? 6、各类深度研究产品的特点以及使用技巧?
大模型公司挖墙脚哪家强,Anthropic才是最大赢家?不仅顶尖AI人才的留存率达到80%,而且工程师从OpenAI跳槽到Anthropic的可能性是从Anthropic转投OpenAI的8倍。
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通过优化模型的预测分布,增强其对正确答案的置信度,为大模型后训练提供了一种更高效简洁的新思路。
如今的新浪,已经被DeepSeek全面重塑了!新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」帮我们看新闻,更高效、更深度。同时,微博的「评论罗伯特」的人味也是噌噌up,爆梗频出、妙语连珠。