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有界理性下的可评估辅助
propose/learn 循环,助手要可评估。
推荐理由propose/learn 循环,助手要可评估。
Pai 的 AI 雷达
今天:Claude Fable 5.1(同一底座两套护栏),用投机解码和模型一起共设计。并行还有 怎么提示 Fable /、企业托管设置可选任意默认模型、Copilot 内容排除 GA。
propose/learn 循环,助手要可评估。
数据中心 agent 要持久发现上下文,不靠窗口。
语义信号辅助巡检和回收分配。
把语言理解接到世界控制。
讨论像素级文本表示该怎么设计。
真机部署评测,不停留在仿真分。
把 MLLM 当通用视觉-语言-动作智能体飞无人机。
原生统一多模态里理解和生成怎么互相帮。
Google AI 讲评测量表,避免法官模型胡打分。
一次前向做细粒度 caption,配 SimLoss。
MIT TR:集成要简单,才能规模化。
按结构质量做输入自适应稀疏 prefilling。
稳定提示优化,把控制流和数据流拆开。
内生授权清洗:记忆层变成越权面。
测代码 embedding 检索和功能正确之间的缝。
表示对齐的潜在流匹配,做 SAR→EO。
mid-training 知识蒸馏,推理涨、事实记不住。
从 in-the-wild 视频生成动物运动。
MIT TR 讨论 Hugging Face 遭入侵事件,以及它可能说明的 OpenAI 安全文化问题。
专家对照:dexterous 模仿学习的时间稳健性。
软件开发者的用法严重有偏。
Simon 用新模型做动画鹈鹕,当能力探针。
当 agent 能改测试套件,绿勾还有没有意义。