把「Her」装进一张卡里
把「Her」装进一张卡里这条人机交互的进化之路,出门问问从未真正放弃。今年,大模型基础能力再次实现飞跃,像 ChatGPT、DeepSeek、豆包这样的 AI 工具,正在成为越来越多职场人工作中的常用助手。
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这条人机交互的进化之路,出门问问从未真正放弃。今年,大模型基础能力再次实现飞跃,像 ChatGPT、DeepSeek、豆包这样的 AI 工具,正在成为越来越多职场人工作中的常用助手。
过去几年,随着基于人类偏好的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)的兴起,强化学习(Reinforcement Learning,RL)已成为大语言模型(Large Language Model,LLM)后训练阶段的关键技术。
在大语言模型(LLM)加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下,“安全对齐”不再只是一个选项,而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
“AI永远无法取代人类”证据-1!
多亏了DeepSeek,开源运动在AI时代更强了
人类从农耕时代到工业时代花了数千年,从工业时代到信息时代又花了两百多年,而 LLM 仅出现不到十年,就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众,让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
AI正在彻底改变研发文明,突破传统创新瓶颈。它通过生成创新设计、加速验证评估和高效整合隐性知识,解决成本剧增问题。AI已应用在软件、生命科学等多元行业,打造研发飞轮式正反馈系统,推动人机协作和可扩展创新。
大模型驱动的 AI 智能体(Agent)架构最近讨论的很激烈,其中一个关键争议点在于: 多智能体到底该不该建?
在AI应用中,表格数据的重要性愈发凸显,广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
本文第一作者为韩沛煊,本科毕业于清华大学计算机系,现为伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算与数据科学学院一年级博士生,接受 Jiaxuan You 教授指导。