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AI 科研自动化的新里程碑:EXP-Bench 评估 AI 能否自主开展 AI 研究实验
EXP-Bench是一项开创性研究,旨在评估AI是否能够自主进行AI研究实验。来自密歇根大学等机构的研究团队创建了这个基准测试,从51篇顶级论文中提取461个研究任务,挑战AI代理完成从实验设计到结果分析的全过程。评估结果显示,虽然AI在单项任务上得分可达20-35%,但完整实验的成功率仅为0.5%,揭示了当前AI在设计复杂实验、实现代码和确保稳健执行方面的关键瓶颈,为未来AI研究助手的发展提供了明确方向。
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科技行者 2025-06-05 10:26:25
CIO访谈:罗尔斯罗伊斯首席数字信息官Stuart Hughes
这家航空航天巨头正运用物联网与传感器技术,为使用其发动机的航空公司创建个性化数字孪生,后续还将通过更多数据科学和分析技术创造更加振奋人心的可能性。
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至顶网CIO与CTO频道 2023-06-27 13:46:55
解决AI大难题:如何降低AI运行对能源的消耗?
缩小模型体量、提升模型效率已经成为深度学习的未来发展方向。
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科技行者 2021-03-18 16:03:25
MIT研究团队首创新
方法
:让AI学会"不确定",从此告别盲目自信
MIT研究团队首创RLCR
方法
,通过结合正确性奖励和布里尔评分,训练AI学会表达不确定性。实验显示该
方法
在保持准确性的同时显著提升校准性能,让AI从盲目自信转向诚实表达,为高风险领域AI应用提供新的可能性,代表AI发展从性能最大化向可靠性转变的重要里程碑。
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科技行者 2025-08-05 10:34:34
NVIDIA团队突破性成果:让AI精准描述图片和视频中的任何细节
这项NVIDIA团队的突破性研究解决了AI视觉理解中的精确局部描述难题。通过创新的聚焦提示技术和本地化视觉架构,DAM模型能够准确描述图片和视频中任何指定区域的详细内容,性能显著超越现有
方法
,为医疗诊断、教育辅助、无障碍技术等领域开辟了新的应用前景。
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科技行者 2025-07-16 09:13:20
制造商应当首先考虑业务的弹性
制造业是一个复杂的行业,它在一个只会变得越来越复杂的世界中运作。
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业界供稿 2023-05-29 16:26:10
Thoughtworks重磅发布变革设计——面向复杂和未知的创新范式变革
1月12日,全球性技术咨询公司Thoughtworks重磅发布了《变革设计》白皮书,期望让更多的变革设计者们加入进来,和更多正在经历数字化重塑的产业和行业一起,在探寻数字化发展和创新的同时,持续提升大家的时代认知!
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业界供稿 2023-01-12 19:40:45
数据治理的一点儿体会
数据治理的重心,已经从“管”,晋升到“用”,其目的不是为了管好数据,而是为了数据好用和用好数据。数据目录的建设就是体现这一侧重转变的最好说明。
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IBM 2021-09-01 16:50:35
香港大学团队突破AI文生图技术瓶颈:让机器真正"看懂"你说的话
这项研究解决了AI文生图技术中文字描述与图像生成不匹配的核心问题。通过开发TACA
方法
,研究团队发现并修复了现有系统中注意力机制的两个关键缺陷:跨模态注意力抑制和时间不敏感性。实验显示该
方法
能显著提升模型的空间关系理解能力和属性绑定准确性,为AI创意工具的实用化发展提供了重要技术突破。
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科技行者 2025-06-12 13:04:58
年终盘点:2023年最炙手可热的10家网络安全初创公司
尽管安全工具整合已经成为2023年合作伙伴和客户的一大热门主题,但网络安全关键领域对创新的需求仍然是巨大的。
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至顶网网络与安全频道 2023-12-15 17:16:11
阿里云首创PilotScope新技术,为AI4DB应用提速
PilotScope已在阿里云内部展开试点应用,相关技术也通过GitHub及Modelscope魔搭社区对外免费开源。
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至顶网云计算频道 2023-12-20 15:05:09
IBM_MCM解决方案
世界经济不断发展,现代科学日新月异,IBM 始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的产品领导着全球信息工业的发展,保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。
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业界供稿 2018-11-24 15:41:09
亚信科技智能门禁人脸识别:走过路过,不会错过的系统
人脸识别作为人工智能的一个重要研究领域,在工作与生活中得到广泛应用:手机屏幕人脸识别解锁、刷脸支付、人脸识别的智能门禁等等。
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业界供稿 2019-03-11 12:08:07
朱启昕谈一汽解放新四化转型:大模型应用引领未来发展
大模型浪潮席卷全球,以其卓越的理解、推理和生成能力,为人工智能领域带来了革命性的突破,对各行各业的运作方式产生深刻影响。
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业界供稿 2024-03-04 12:43:12
普林斯顿大学突破:让AI聊天机器人像人一样思考的神奇
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普林斯顿大学研究团队开发了TraceRL
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,通过追踪AI推理过程而非仅关注最终答案来训练扩散语言模型。该
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训练出的TraDo系列模型虽然参数规模较小,但在数学推理任务上显著超越大型模型,并首次实现了具备长篇推理能力的扩散语言模型。研究团队已将完整框架开源,为AI可解释性和实际应用提供了重要突破。
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科技行者 2025-09-23 13:39:27
应对 AI 驱动的关键基础设施攻击:韧性是关键
随着人工智能技术的发展,网络犯罪分子正利用AI来增强对关键基础设施的攻击。这些攻击可能在短时间内造成巨大破坏,影响公共安全和国家安全。专家指出,虽然AI可用于增强防御,但仅靠防御是不够的。组织需要专注于建立韧性,确保即使发生攻击也能迅速恢复。监管框架尚未跟上AI网络威胁的步伐,需要采取多管齐下的
方法
来应对这一挑战。
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Forbes 2025-03-27 15:58:45
轻量级音乐AI新突破:国立台湾大学开发出参数更少但控制更精准的音乐生成技术
国立台湾大学等机构开发的MuseControlLite技术实现了音乐AI的重大突破。该系统仅用8500万参数就达到61.1%的旋律控制精度,比现有
方法
减少6.75倍参数量却性能更优。通过创新的位置编码和解耦交叉注意力机制,系统能同时处理文字、音乐属性和音频信号的多重控制,支持音乐生成、修复和风格迁移等功能,为音乐创作民主化开辟新道路。
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科技行者 2025-07-01 09:56:27
CIO避免无意中破坏AI战略的关键
方法
许多CIO在实施AI战略时因良好初衷反而导致失败。专家指出,仅为AI而做AI会浪费资金且无实际成果,应先评估业务价值。CIO常见错误包括:让风险规避型利益相关者施加过度限制、仅依赖现成AI工具而不深度整合、在人员和流程问题未解决时强推技术转型。成功的关键是确保AI解决方案真正节省时间并带来业务价值,需要有权威的负责人推动决策,同时不惧怕小规模试错,快速迭代改进。
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InformationWeek 2025-08-14 18:23:41
想让AI像人一样说话?谷歌DeepMind用魔法般的数据驱动
方法
让语音合成更自然!
谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术,采用数据驱动
方法
让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据,新系统能够生成更自然、更有情感的语音,在客观测试和主观评价中都显著超越传统
方法
。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进,同时为语言障碍人群提供帮助,展现了人机交互技术的光明前景。
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科技行者 2025-06-13 09:43:26
超融合是打破边缘与混合云数据管理瓶颈的关键
如今,超融合基础架构 (HCI) 解决方案在全球范围内需求强劲;IDC预测,超融合存储市场将在2020实现89亿美元的市场规模,2020-2024年复合增长率将达到10.7%。
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谢勇 2020-11-16 11:45:07
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