清华大学软件学院发布生成式时序大模型——日晷（Sundial）。告别离散化局限，无损处理连续值，基于流匹配生成预测，缓解预训练模式坍塌，支持非确定性概率预测，为决策过程提供动态支持。
长期以来主流的代码修复评测基准SWE-bench面临数据过时、覆盖面窄、手动维护成本高等问题，严重制约了AI模型真实能力的展现。
人人都绕不开的推荐系统，如今正被注入新的 AI 动能。 随着 AI 领域掀起一场由大型语言模型（LLM）引领的生成式革命，它们凭借着强大的端到端学习能力、海量数据理解能力以及前所未有的内容生成潜力，开始重塑各领域的传统技术栈。
近年来，强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力，其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。
大语言模型解决不等式证明问题时，可以给出正确答案，但大多数时候是靠猜。推理过程经不起推敲，逻辑完全崩溃。
剑桥大学和范德夏尔实验室在 ICML 2024 上发表的立场论文，直接挑战了当前Agent开发的核心假设：我们一直在用错误的方式让Agent"自我改进"。
只需要动动嘴就可以驱动GUI代理？
AI也有量子叠加态了？
42，这个来自《银河系漫游指南》的「生命、宇宙以及一切问题的终极答案」已经成为一个尽人皆知的数字梗，似乎就连 AI 也格外偏好这个数字。
AI上瘾堪比「吸毒」！MIT最新研究惊人发现：长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率的说法，或许根本就是误解！
