红杉 xbench:AI 去药企做实习,遥遥领先了人类
红杉 xbench:AI 去药企做实习,遥遥领先了人类xbench,就是红杉自己弄的那个中立评测lab,刚刚又整了个新活:让 AI 做药企的数据分析,跟人类实习生比个高低,然后遥遥领先的赢了
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xbench,就是红杉自己弄的那个中立评测lab,刚刚又整了个新活:让 AI 做药企的数据分析,跟人类实习生比个高低,然后遥遥领先的赢了
在联邦学习中,如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销,是一个亟需解决的挑战。
在大模型后训练中,数据不再只是 “越多越好”,而是要像人类学习一样,动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调;数月后,由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO,并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
DAG框架利用时间与通道双重相关网络,有效整合历史与未来外生变量信息,提升时间序列预测准确性。通过发现并注入相关关系,充分利用未来协变量,显著优于现有方法。
Anthropic一口气甩出10个金融智能体模板,穆迪6亿家公司数据通过MCP打通,Office全家桶全线就位:这不是模型升级,是一次工作流入口的抢占。
过去一段时间里,在围绕大模型推理能力增强的研究中,SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快,能高效吸收高质量推理数据;后者更具探索性,有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子,还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库,只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
最近,创作者平台 Wirestock 宣布完成 2300 万美元 Series A 融资,由 Nava Ventures 领投,SBVP(Sheryl Sandberg 参与创立)、Formula VC 与 I2BF Ventures 参投,公司累计融资规模达到约 2600 万美元。
数据在验证这种紧迫感,商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”(Young Geniuse Series) 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者,他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间;不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生;融资速度更是快到离谱,有人在产品尚未定型时就完成种子轮,也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。
独家获悉,深度机智成立一周年完成多轮融资,累计融资总额数亿元。资方包括中关村资本、普华资本、东方富海、蓝湖资本、晶科能源控股旗下CVC基金、诚通科创基金、云岫资本、未来光锥前沿科技基金、北京熙诚致远等,同时获得中科大校友基金支持。