
11 月 10 日 · 26 分钟
![[人人能懂] AI的首席架构师:解构与重组“智能”](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_520,h_520/format,webp)
人工智能界的“分工”智慧:如何让天才更天才?
人工智能预测那么准,它真的“懂”了吗?
人工智能的“最强大脑”?不,是“最省大脑”
训练人工智能,少吃多餐还是狼吞虎咽?
从笨拙到精通:机器人如何“看”会我们的本事?
本期介绍的五篇论文:
[LG] Towards Solving More Challenging IMO Problems via Decoupled Reasoning and Proving
[Tencent AI Lab]
arxiv.org
---
[LG] What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models
[Harvard University & MIT]
arxiv.org
---
[CL] Decoder-Hybrid-Decoder Architecture for Efficient Reasoning with Long Generation
[Microsoft]
arxiv.org
---
[LG] Small Batch Size Training for Language Models: When Vanilla SGD Works, and Why Gradient Accumulation Is Wasteful
[New York University & Columbia University]
arxiv.org
---
[LG] Value from Observations: Towards Large-Scale Imitation Learning via Self-Improvement
[Google Deepmind]
arxiv.org
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AI可可AI生活 · 2025 年 7 月 11 日 · 27 分钟
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[Tencent AI Lab]
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[LG] What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models
[Harvard University & MIT]
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[CL] Decoder-Hybrid-Decoder Architecture for Efficient Reasoning with Long Generation
[Microsoft]
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[LG] Small Batch Size Training for Language Models: When Vanilla SGD Works, and Why Gradient Accumulation Is Wasteful
[New York University & Columbia University]
arxiv.org
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[Google Deepmind]
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