
破解三大数据库AI难题!北大&亚马逊推出全球首个图中心RDB基础模型
破解三大数据库AI难题!北大&亚马逊推出全球首个图中心RDB基础模型在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库(Relational DataBase, RDB)场景中,基础模型的探索仍处于早期阶段。
在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库(Relational DataBase, RDB)场景中,基础模型的探索仍处于早期阶段。
真正的智能在于理解任务的模糊与复杂,Context Scaling 是通向 AGI 的关键一步。
最近,来自约翰・霍普金斯大学与中国人民大学的团队设计了三套实验,专门把关键线索藏在上下文之外,逼模型「凭记忆」作答,从而检验它们是否真的在脑海里保留了信息。
想象一下:你正在浏览社交媒体,看到一张震撼的图片或一段令人震撼的视频。它栩栩如生,细节丰富,让你不禁信以为真。但它究竟是真实记录,还是由顶尖 AI 精心炮制的「杰作」?如果一个 AI 工具告诉你这是「假的」,它能进一步解释理由吗?它能清晰指出图像中不合常理的光影,或是视频里一闪而过的时序破绽吗?
研究多智能体必读指南。Anthropic 发布了他们如何使用多个 Claude AI 智能体构建多智能体研究系统的精彩解释。
研究人员发现,大语言模型的遗忘并非简单的信息删除,而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具,区分了可逆遗忘和不可逆遗忘,揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除,而非行为的抑制。
扩散建模+自回归,打通文本生成任督二脉!这一次,来自康奈尔、CMU等机构的研究者,提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼:「自回归危险了。」
近段时间,关于 AI 自我演进/进化这一话题的研究和讨论开始变得愈渐密集。
三维场景是构建世界模型、具身智能等前沿科技的关键环节之一。
大型推理模型(LRMs)在解决复杂任务时展现出的强大能力令人惊叹,但其背后隐藏的安全风险不容忽视。