无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化AI通过自问自答就能提升推理能力？！ 这正是卡内基梅隆大学团队提出的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我提问模型。
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5871 点击 2025-08-08 16:56
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AI通过自问自答就能提升推理能力？！ 这正是卡内基梅隆大学团队提出的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我提问模型。
英国职场心理健康初创公司Unmind近日完成了C轮融资，筹集资金达3060万欧元。这笔资金将用于进一步扩展其基于人工智能的心理健康支持平台，以帮助全球员工提升心理健康水平。
当老年大学还在“唱歌跳舞”，AI 教练已用“彩虹夸夸术”，点亮1800万会员的新生活。
近一年来，围绕人工智能（AI）、生成式 AI（GenAI）和大语言模型（LLM）的炒作愈演愈烈，大众的兴趣翻了一番，针对 AI 的投资激增，各国政府也采取了更加明确的立场。根据一些人的说法，AI 与人类的未来息息相关。
人工智能引领第四次科技革命，是当前最火的、最具前景、最具爆发力的科技赛道。进入到2025年，发生了什么新的变化？中国人工智能正告别“百模大战”的规模竞赛，向以DeepSeek等六小虎为代表的头部大模型集中。AI发展的核心，从追求模型“可用”转向实现场景的“好用”。
自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。
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众所周知，大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」，开发者利用大规模文本数据集训练模型，让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」，旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
在人工智能技术浪潮的席卷下，AI在编程领域的应用正以令人目眩的速度演进，深刻改变着软件开发行业的固有格局。