ByteDance Seed研究团队提出AttentionInfluence方法，让13亿参数小模型为70亿参数大模型筛选训练数据。该方法利用模型内部注意力机制判断数据质量，无需人工标注。实验显示在推理密集型任务上性能提升1.4-3.5%，展现…详细

人工智能注意力机制数据筛选

Adobe研究院开发出让AI学会准确引用信息来源的新方法，通过简单的"对错判断"策略和注意力机制分析，显著提升了AI系统在归因任务上的表现，为解决AI"胡说八道"问题提供了实用解决方案。…详细

人工智能文本蕴含归因验证

当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础，包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始，优先选择高影响用例，投资数据治理，提升员工技能。对于影子IT现象，应将其视为机…详细

人工智能大语言模型企业数字化转型

美国垃圾收集行业2024年创收690亿美元，近18万辆垃圾车每周运营六至七天，每日停靠超千次。设备故障成为行业最大隐性成本，每辆车年均故障费用超5000美元。AI技术通过实时监控传感器数据，能提前数周预测故障，优化零…详细

人工智能预测性维护AI算法优化

全球气候危机加剧之际，人工智能技术呈现双面性特征。一方面，AI可通过智能电网减少20%能源浪费，精准农业技术优化水资源利用，智能交通系统降低30%城市排放。另一方面，训练单个大型AI模型耗电数千兆瓦时，排放数百…详细

人工智能模式识别可持续发展

人工智能正在全面改变互联网，从ChatGPT的火爆到谷歌在搜索结果中嵌入AI摘要。本文整理了53个重要的AI术语，涵盖从基础概念到前沿技术的完整词汇表。包括人工通用智能、大语言模型、神经网络、机器学习等关键概念，以…详细

人工智能自然语言处理术语词汇表

部分ChatGPT订阅用户发现工具列表中出现名为"Study Together"的新功能。该模式旨在提升教育工具效果，不直接提供答案而是引导用户思考并回答问题，类似谷歌LearnLM。用户猜测可能支持多人学习小组模式。ChatGPT在教育…详细

人工智能自然语言处理教育创新

杜克大学研究团队开发了MOG-DFM技术，这是首个能够同时优化生物分子多种特性的AI系统。该方法成功解决了传统药物设计中"顾此失彼"的难题，能够设计出既安全又有效的治疗性分子。实验证明，MOG-DFM在肽类药物和DNA序列…详细

多目标优化生物分子设计离散流匹配

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练…详细

人工智能强化学习指令生成

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。…详细

人工智能网站生成基准测试

斯特拉斯堡大学团队提出POLAR方法，创新性地将多视角点云配准问题转移到自编码器潜在空间中求解。该方法专门设计了处理各向异性噪声、遮挡和外点的损失函数，并采用多起点优化策略实现全局收敛。在合成和真实数据上的…详细

点云配准深度学习计算机视觉

该研究首次通过实验揭示了人类在战略博弈中如何对待大语言模型(LLM)对手。爱丁堡大学研究者发现，在p-美丽竞赛游戏中，人类面对LLM对手时会选择显著较低的数字，特别是增加了选择"零"的频率。高战略推理能力的参与者…详细

人工智能战略博弈行为经济学

这篇研究来自丹麦奥尔堡大学的团队，探讨了大语言模型的推理过程如何影响事实准确性。研究者通过从高级推理模型中提取思考轨迹，并用知识图谱增强这些轨迹，然后对不同规模的模型进行微调并在六个数据集上测试。结果…详细

人工智能大语言模型事实准确性

Qwen3是阿里巴巴Qwen团队发布的最新大语言模型系列，最大创新在于将"思考模式"和"非思考模式"融合到单一框架中，允许用户根据需求动态切换推理深度。模型规模从0.6B到235B不等，包括密集和混合专家架构，支持119种语…详细

人工智能大语言模型自然语言处理

南洋理工大学研究团队揭示了智能音箱存在安全隐患，可通过特制音频绕过唤醒词检测机制。这种"隐藏命令攻击"能让音箱执行普通人听不出的指令，潜在威胁家庭安全和隐私。研究通过逆向工程分析设备内部语音处理系统，发…详细

物联网安全语音处理系统隐藏命令攻击

MLE-Dojo是一个创新的交互式环境，专为训练和评估大语言模型(LLM)在机器学习工程领域的能力而设计。由乔治亚理工学院和斯坦福大学研究者共同开发，这个类似健身房的框架基于200多个真实Kaggle竞赛，支持LLM代理通过结…详细

机器学习工程大语言模型代理交互式评估框架

阿里巴巴Qwen团队首次进行全球最大规模人类偏好建模实验，使用1500万真实偏好样本训练AI理解人类喜好。研究发现偏好建模存在类似语言模型的缩放规律，AI在识别错误信息方面能力稳步提升，但在主观偏好判断上表现复杂…详细

人工智能偏好建模缩放规律

研究团队通过DanceGRPO框架首次实现了不同视觉生成技术的统一优化，解决了AI生成内容与人类偏好不匹配的关键问题。该方法在多个权威基准测试中取得显著性能提升，部分指标改进达181%，为AI视觉生成技术的实用化应用奠…详细

视觉生成优化强化学习统一技术框架