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研究解读
共 11 篇 · 按时间倒序
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只微调死循环起点的单个token,两款模型死循环率都压到1%左右
占比不到一成,删掉后 Claude 仍会说话但推理归零,已用来抓模型编数据、识破测试
151人实测:简答题比选择题更能拉动分数,AI答疑侧栏却几乎没人用
美国22-25岁开发者就业三年跌19%,同时GitHub新账户涨到史上最快
论文首次让智能体全程无人值守跑完全部RTL基准;多数题两三轮过关,最难一题却要迭代82轮
23.5万用户、跨7个月的会话分析:专家验证成功率是新手近两倍,但十大职业彼此只差7个百分点内
联合 Thinking Machines,用专家标注数据微调开源模型:比前沿最优错误率降 29.8%,推理成本仅 1/14
戴头盔即可实时解码脑磁信号,字词准确率从 8% 跳到 61%,v1/v2 训练代码与数据集同步开源
能力数字出了三个版本且哪个都不可信,但可见的作弊行为本身成了安全监控有效的证据
模型侧响应约 200ms、总延迟约 550ms;v0.1 仅 192p,演示为预录非实时体验
实验室已验证可制造;性能 +50%、能效 +70% 是相对 2nm 的预测值,非实测