最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
这是一篇来自伊利诺伊大学香槟分校联合Anthropic发布的重磅报告，系统性地梳理了"计算说服"这个新兴领域。您可能会好奇"计算说服"是什么？传统人际说服基于理论构建（如亚里士多德的修辞学 、西奥迪尼的说服六原则 ）和人类参与的实验。
在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。
现有的语言大模型（LLMs）在复杂指令下的理解和执行能力仍需提升。
在当今科技飞速发展的时代，机器人在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到日常生活，都能看到它们的身影。然而，现代机器人导航系统在多样化和复杂的室内环境中面临着诸多挑战，传统方法的局限性愈发明显。
大语言模型（LLM）能力提升引发对潜在风险的担忧，洞察其内部“思维过程”、识别危险信号成AI安全核心挑战。
在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。
大语言模型在数学证明中常出现推理漏洞，如跳步或依赖特殊值。斯坦福等高校团队提出IneqMath基准，将不等式证明拆解为可验证的子任务。结果显示，模型的推理正确率远低于答案正确率，暴露出其在数学推理上的缺陷。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！强化学习提升模型推理能力再添例证。
不是更大模型，而是更强推理、更像人！AGI离落地，还有多远？OpenAI前研究主管表示，AGI所需突破已经实现！
