谷歌DeepMind:大模型也很任性,知道最优路径偏要撞南墙
谷歌DeepMind:大模型也很任性,知道最优路径偏要撞南墙该研究对 LLM 常见的失败模式贪婪性、频率偏差和知 - 行差距,进行了深入研究。
该研究对 LLM 常见的失败模式贪婪性、频率偏差和知 - 行差距,进行了深入研究。
编程智能体,几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界,都在寻找更高效的落地路径。
破解 “只学不练” 与 “只练不学” 的难题
从人体单图变身高保真3D模型,不知道伤害了多少程序猿头发的行业难题,竟然被港科广团队一招破解了!
今天凌晨,OpenAI 董事会以及创始人 Sam Altman 用一封公开信给出了一个制度层面的回答:将旗下营利业务转为「公共利益公司」(PBC),使命不变,由非营利组织继续掌控,但治理框架更为清晰。
大模型元年最热门的AI岗位,现在已经过气了——
NotebookLM 正在变成谷歌 AI 路线里最靠谱的选手之一:现在除了支持中文播报,还要上移动 App,变身日常学习办公神器。
在这场通往AGI的竞赛中,人类或许正在逐渐走向失控。MIT最新研究指出:即使采用最理想的监督机制,人类成功控制超级智能的概率也仅为52%,而全面失控的风险可能超过90%。
在 AI 领域里,大模型通常具有百亿甚至数千亿参数,训练和推理过程对计算资源、存储系统和数据访问效率提出了极高要求。
从单张低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(HR)图像 —— 即 “超分辨率”(SR)—— 已成为计算机视觉领域的重要挑战。