为什么用错奖励,模型也能提分?新研究:模型学的不是新知识,是思维
为什么用错奖励,模型也能提分?新研究:模型学的不是新知识,是思维最近的一篇论文中,来自人大和腾讯的研究者们的研究表明,语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性,即使翻转相当一部分的奖励(例如,正确答案得 0 分,错误答案得 1 分),也不会显著影响下游任务的表现。
最近的一篇论文中,来自人大和腾讯的研究者们的研究表明,语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性,即使翻转相当一部分的奖励(例如,正确答案得 0 分,错误答案得 1 分),也不会显著影响下游任务的表现。
一年一度,腾讯又开始招募顶尖学生了——“星火挑战营”,计划招募60-70人,主要面向高二、高三学生(2025级高考生)。一旦入选,就有机会前往深圳总部,挑战一线产业难题。
大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗,基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时,物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据,这些数据远未被有效利用,成为AI发展的下一个重要方向。
已经研发出 3 种原型药物,能够对肝细胞进行重编程 生物科技公司 NewLimit 宣布完成 1.3 亿美元 B 轮融资,其利用单细胞组学、池化扰动筛选和机器学习技术,基于「AI + 实验室」闭环,已经研发出 3 种原型药物,能够对肝细胞进行重编程。
网站站长从去年开始就一直担心的事情终究还是发生了,谷歌此前在I/O开发者大会2024上公布的AI搜索功能AI Overviews(AI概览),让用户点击网页链接的兴趣大幅下降。日前知名SEO工具提供商Ahrefs公布的一项研究结果,揭示了谷歌AI概览功能对搜索结果页面(SERP)点击率的显著负面影响。
逻辑推理是人类智能的核心能力,也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现,研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍「推理崩溃」:思考路径虽长,却常在关键时刻放弃。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。
我对英国创投圈关注不多,但最近注意到一支帝国理工校友创立的AI团队,刚刚获得了英国AI领域迄今规模最大的种子轮融资,觉得有必要研究一下
科学家用AI重构《死海古卷》时间线,震撼圈内!最新研究显示,《但以理书》《传道书》部分古卷实际成书更早,甚至揭示了圣经作者线索。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析,首创AI定年方法,大幅超越传统古文字学。
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?