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Z.ai发布GLM-5.3大模型,通过大规模后训练扩展在同一底座上实现编程能力跃迁,在智能体编程任务上达到开源SOTA水平,并在漏洞发现与网络防御领域展现涌现能力。深度解析其技术路线与行业意义。

探索式建模通过让模型生成K个候选预测并择优学习,在训练中引入探索机制。本文深入解析Best-of-K训练策略的核心原理、适用场景及其与强化学习、拒绝采样微调的关联,探讨计算开销与评估可靠性等关键挑战。

DeepSeek一篇名为《Thinking with Visual Primitives》的论文上线仅4小时即被撤下。论文提出用边界框与点作为视觉推理基元,让模型在思考时直接"指向"图像,在迷宫导航、路径追踪、细粒度计数等任务上大幅超越GPT、Gemini和Claude,为多模态AI推理开辟新方向。

大语言模型真的具备智能吗?本文深入剖析当前AI的核心局限——模式匹配、幻觉问题、推理缺陷,并探讨推理时计算、神经符号AI、具身智能等下一代人工智能的关键发展方向。