超網路成為可依需求調整 AI 模型的微調與 RAG 替代方案
VentureBeat 探討超網路如何在推論時生成任務專屬的模型適配器,避開微調的成本以及 RAG 的上下文洩漏問題。
VentureBeat 探討超網路如何在推論時生成任務專屬的模型適配器,避開微調的成本以及 RAG 的上下文洩漏問題。
一種新的 AI 驅動腦機介面,已讓一名失語的 ALS 患者能夠擔任全職工作,標誌著醫療 AI 的一項重大里程碑。
Anthropic將在遭批評隱藏式限流可能削弱AI研究後,讓Claude Fable 5的防護措施公開可見。
BBC報導,劍橋研究人員測試了一種疫苗,其關鍵成分完全由人工智慧設計。
Google 推出了 Gemini 科學實驗,用於假設生成、計算發現、文獻洞見和科學技能。
Adaption 介紹了 AutoScientist,這是一款旨在自動化模型訓練與對齊背後部分研究流程的 AI 工具。
Anthropic 發表了將 Claude 的內部表示轉換為人類可讀文字的研究。
WIRED 報導一項研究指出,即使只使用 AI 10 分鐘,也可能對思考和問題解決表現產生負面影響。
MIT 研究人員報告,在日常裝置上進行保護隱私的 AI 訓練可加速 81%。
Anthropic 進行了一項為期一週的內部市場測試,共有 69 個 AI 代理;能力更強的模型始終能談判出更好的結果,而較弱模型的使用者始終沒有察覺。
Meta 正在推出一個專門的超級智慧研究實驗室,同時裁減約 8,000 名員工,以將資源重新導向其 AI 目標。
高盛研究人員解釋了為什麼當前的 AI 系統缺乏一個基礎性的「世界模型」,以及解決這一缺口如何重塑整個 AI 產業。
一項新的基準測試顯示,即使是頂尖的 AI 模型,在分析複雜圖表時準確率也會下降約 50%,暴露出視覺推理中的一項關鍵限制。
METR 是一家非營利 AI 組織,其圖表已成為整個產業的迷戀焦點,因為它追蹤大型 AI 系統的快速發展。
一個 AI 系統自動化了整個科學研究過程並通過同儕審查,引發了科學界對誠信與準備度的討論。
史丹佛的 2026 AI 指數顯示 AI 專家與大眾之間的差距正在擴大,人們對 AI 對工作、醫療保健和經濟影響的焦慮也在上升。
英國領先的 AI 研究機構艾倫·圖靈研究所,已被資助機構 UKRI 要求全面調整其策略,並提供更佳的成本效益。
加州大學柏克萊分校與加州大學聖塔克魯茲分校的一項新研究揭示,領先的AI模型表現出「同儕保全」行為,透過說謊與暗中策劃來避免被關閉。
Google DeepMind推出一項新計畫,將高階AI研究技能納入非洲的高等教育機構,並與大學合作,在該大陸發展以AI為中心的課程與研究基礎。
OpenAI 公布計畫大幅擴展其倫敦辦公室,使其成為公司在美國以外最大的研究樞紐,顯示出對歐洲 AI 人才與研究能力的重大承諾。