为了严谨地研究多任务预训练的影响，论文在近 1,700 小时的机器人数据上训练了一系列基于扩散的 LBM，并进行了 1,800 次真实世界的评估部署和超过 47,000 次模拟部署，以严格研究它们的能力。

OpenAI研究科学家，德扑之父Noam Brown下场回应，给出了两点证明： 其次，他确认了OpenAI并未与IMO进行协调，只是在发帖前与一位组织者告知了此事。出于对参赛学生的尊重，要求OpenAI等到闭幕式结束后再发布——「我们也照做了」。

回到标题的问题：Spring 官宣的 AI 神器，能让 Java 喝上 AI 赛道的汤吗？答案是肯定的。Spring AI 1.0 的发布，标志着 Java 在 AI 领域迈出了关键一步。它不仅降低了 Java 开发者的 AI 入门门槛，还提供了企业级的安全、监控和性能优化功能，让 Java 在 AI 应用的生产落地中具备了竞争力。

小扎挖人的细节和复盘来了，为了组建meta超级智能团队，为了挽回meta llama4失败局面，小扎打法简单粗暴，但极其有效，不过直接结果就是硅谷已经“大乱” ...

简单来说就是，他们的研究弄明白了为啥大模型有时候自信但有时候也自我怀疑，关键就两点：一是总觉得自己一开始说的是对的，二是太把别人反对的意见当回事儿。 研究人员利用LLMs能在不保留初始判断记忆的情况下获取置信度的特性，选用了Gemma 3、GPT4o和o1-preview等具有代表性的大模型，设计了一个两轮回答的实验。

OpenAI的神秘模型o3-alpha意外曝光，其强大的代码能力碾压众多AI。该模型疑似在东京AtCoder世界编程大赛2025中夺得亚军，最终不敌人类选手Psyho。 OpenAI果然藏了一手。

昨天看到OpenAI研究员Alexander Wei在X上发布的消息，说实话，我当时就愣了。他们的实验性推理模型在2025年IMO竞赛中取得了35分（满分42分）的成绩，成功达到金牌标准。 为什么一个AI模型，能在被誉为"数学天才摇篮"的国际数学奥林匹克竞赛中拿到金牌？ 昨天看到OpenAI研究员Alexander Wei在X上发布的消息，说实话，我当时就愣了。他们的实验性推理模型在2025年IM ...

AlphaFold夺诺奖引争议！2016年，一位博士生在NeurIPS提出的研究，或许正是AlphaFold的「原型」。如今，导师Daniel Cremers发声，质问为何DeepMind忽略这项研究、不加以引用？ 在2018年12月，在第13届蛋白质结构预测关键评估CASP（Critical Assessment of protein Structure ...

他在谷歌工作过四年，之前曾在微软亚洲研究院、旷视研究院、Adobe、Jump Trading（顶级量化交易机构）、Snap（社交媒体公司）、百度美国研发中心、英伟达都实习过。

目前所有主流LLM（从最新的 GPT-4.1、Llama-4、DeepSeek-V3，到Llama-3、Qwen-2.5等，参数规模从0.6B到600B+不等）都无法稳定地提取最后一个数值，而且错误方式呈现出明确的数学规律呈现对数下降。 随着干扰增多，准确率最终稳定地降至0%。此时，所有模型彻底失灵，100%产生幻觉（hallucination），100%无法给出正确答案。

研究团队表示，系统一般默认禁用ECC，因为它存储在带外的单独内存区域中，启用它会导致6.5%的内存开销和减速。而在A6000GPU上启用ECC会导致12%内存带宽损失，机器学习应用速度会降低3%-10%。

OpenAI又抢了谷歌风头！AI模型最先拿下IMO金牌的头魁原来是谷歌DeepMind，只是因为内部流程审批慢，被OpenAI抢占先机，占尽风头。那助OpenAI拿下IMO金牌的模型有何特殊之处？它背后的争议为何引发菲尔兹奖得主陶哲轩公开出面发声？