斯坦福大学SNAP实验室在GitHub开源了Biomni项目，这是一种通用型生物医学AI智能体，通过结合大语言模型（LLM）的推理能力、检索增强规划技术以及代码执行功能，能够自主完成跨生物医学领域的研究任务。该系统突破了...

斯坦福大学教授、AI领域权威专家李飞飞在最新演讲中指出，空间智能（Spatial Intelligence）是人工智能发展的下一个关键突破口。这段发布在YouTube的演讲视频（观看量已超26万）引发了技术社区的广泛讨论，Hacker Ne...

斯坦福大学研究团队提出突破性框架SEAL（Self-Adapting LLMs），首次实现大型语言模型的自主适应性进化。传统LLM虽功能强大但参数固化，SEAL通过生成自我微调数据和更新指令，使模型能根据新任务、知识或案例动态调...

Tokasaurus是一款针对高吞吐量工作负载优化的大型语言模型（LLM）推理引擎，由斯坦福大学Scaling Intelligence团队研发。该引擎通过创新的架构设计和算法优化，显著提升了LLM在批量处理任务时的计算效率，为需要大规...

在The Web Conference的主题演讲中，斯坦福大学教授Jure Leskovec介绍了三种创新框架——STaRK、AvaTaR和CollabLLM，这些框架旨在提升AI代理的推理能力、协作效率和假设检验功能。STaRK通过知识图谱增强AI的知识检索与...

斯坦福大学MAST实验室推出的BLAST项目，是一款专为浏览器增强型大语言模型（LLM）设计的高性能服务引擎。该技术旨在简化网页浏览AI代理的部署流程，显著提升响应速度并优化成本管理。其核心创新包括：1）自动并行化...

随着人工智能模型复杂度呈指数级增长，可解释性研究已成为保障AI系统安全可靠的核心议题。斯坦福大学研究员Dario Amodei在最新论述中指出，当前Transformer架构的参数量已突破万亿级别，但决策黑箱问题导致医疗诊断...

斯坦福大学研究团队最新推出的JudgeLRM模型家族，通过强化学习训练机制在复杂推理评判任务中展现出突破性性能。该技术采用与标准监督微调（SFT）截然不同的训练范式，在需要深度逻辑分析的评估场景下，其综合表现显...