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2025 IMO真题撕碎AI数学神话,全球顶尖模型齐翻车!冠军铜牌都拿不到

2025 IMO真题撕碎AI数学神话,全球顶尖模型齐翻车!冠军铜牌都拿不到

2025 IMO真题撕碎AI数学神话,全球顶尖模型齐翻车!冠军铜牌都拿不到

AI做奥数的神话,刚刚被戳破了!最新出炉的2025 IMO数学竞赛中,全球顶尖AI模型无一例外翻车了。即便是冠军Gemini也只拿下可怜的31分,连铜牌都摸不到。Grok-4更是摆烂到底,连DeepSeek-R1都令人失望。看来,AI想挑战人类奥数大神,还为时尚早。

来自主题: AI资讯
6086 点击    2025-07-18 17:37
DeepSeek使用率断崖式下跌?

DeepSeek使用率断崖式下跌?

DeepSeek使用率断崖式下跌?

半年前,DeepSeek R1 的推出轰动了全球,无论东西方都是火的一塌糊涂,更是被外网称为 AI 领域的 Sputnik 时刻。

来自主题: AI资讯
8061 点击    2025-07-18 14:12
全球最强开源「定理证明器」出世!十位华人核心,8B暴击671B DeepSeek

全球最强开源「定理证明器」出世!十位华人核心,8B暴击671B DeepSeek

全球最强开源「定理证明器」出世!十位华人核心,8B暴击671B DeepSeek

迄今为止最强大的开源定理证明器登场!Goedel-Prover-V2仅用8B参数击败671B的DeepSeek-Prover,并再次夺下数学PutnamBench冠军。十位核心贡献者,八大顶尖机构,让AI形式化证明再破纪录。

来自主题: AI资讯
5178 点击    2025-07-18 13:24
ChatGPT还没学会打电话,谷歌搜索AI已经替你电话约服务,还会谈价砍单!

ChatGPT还没学会打电话,谷歌搜索AI已经替你电话约服务,还会谈价砍单!

ChatGPT还没学会打电话,谷歌搜索AI已经替你电话约服务,还会谈价砍单!

谷歌搜索迎来三大AI革新:集成最强Gemini 2.5 Pro模型、Deep Search功能随便用、最引人注目的是AI代打电话功能。目前功能在美国上线,未来将全球推广。

来自主题: AI资讯
5853 点击    2025-07-18 12:15
「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

大型语言模型已展现出卓越的能力,但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别,训练和推理的成本变得高昂,阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。

来自主题: AI技术研报
5424 点击    2025-07-18 11:58
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B

普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B

普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B

近日,由普林斯顿大学牵头,联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学,以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。

来自主题: AI资讯
6749 点击    2025-07-18 11:17
Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了

Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了

Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了

Transformer杀手来了?KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构,推理速度翻倍、内存减半,直接重塑了LLM的性能边界,全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂:又一个改变游戏规则的炸弹来了。

来自主题: AI技术研报
7407 点击    2025-07-17 17:00
面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能,引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时,这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答,生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案,也被称为模型「幻觉」 问题,如下图(a)所示,造成严重资源浪费且会误导用户,严重损害了模型的可靠性(Reliability)。

来自主题: AI技术研报
6727 点击    2025-07-17 11:24