搜索
普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA和智元研究人员提出WorldOracle，并于10月16日开放评测平台；七种模型的真实执行对照显示，其机械臂轨迹较准但物体运动易偏离，长序列预测表现也会明显退化。
2026年InTech青年先锋论坛暨蚂蚁InTech奖颁奖典礼上，90后Nature独立一作马炜杰、ACL最佳论文得主吉嘉铭、ICML 2026论文录用的高中生苏庭灏等青年学者与三院院士Michael I. Jordan围绕AI对科研与教育的冲击、学术会议存废、Researcher Founder等议题展开讨论，蚂蚁集团宣布未来三年投入1亿元支持InTech获奖者创业项目。
2026年7月27日，北京熵简科技完成新一轮股权变更。蚂蚁集团进场，上市公司东方国信同步入股，老股东小米天津金米在持有近八年后退出。
一片龟甲或牛肩胛骨摆在案头，裂纹穿过刻辞，几个字还缺了笔画。
SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是：准备标注数据（QA对、指令-回复对等）在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于：loss是全局平均，掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。
过去一年，Deep Research Agent 被视为大模型落地的下一个突破口，它们会检索、能用工具、可多步推理，在一个个榜单上高歌猛进。但把它们放到真实世界的专业场景里，表现是否也同样亮眼？
全双工语音对话是人类最自然的交流方式，是语音对话研究的梦想。相比文本输入，语音天然更接近人的交流方式，但现有语音对话常常停留在 “一问一答、听完再说” 的轮次式交互范式。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。
大家好，我是冷逸。 前段时间，我设计了一家民宿「冷同学的院子」，视觉还算有点意思，不少朋友跑来问设计上的事。也有人问我：要是自己网上开店，有没有那种“够简单、说一句就能出设计”的电商工具？
研究团队提出了 XG-Guard (eXplainable and fine-Grained safeGuarding framework), 一个基于 GAD 且兼具可解释性和细粒度检测能力的无监督安全防护框架。目前工作已被 ACL 2026 Main Conference 接收。