Freestyle作为运行AI代码的平台，近期对其技术文档进行了全面升级，旨在提升AI对文档的理解准确度。此前，平台发现用户依赖AI工具解读文档时经常获得错误信息。为此，Freestyle实施了多项创新措施：首创llms.txt标准...

近期，佛教学者对ChatGPT o3生成的一篇AI“佛经”进行了专业分析，发现其通过悖论解构等手法，呈现出复杂的哲学概念与意象，成功唤起了佛教核心教义如“空性”的思考。研究表明，尽管大语言模型（LLMs）能够复述佛法教义...

最新行业分析指出，以LLMs为代表的AI系统在实际部署中暴露出远超预期的技术复杂性。与早期宣传的"即插即用"特性不同，这些系统需要庞大的基础设施支持、精细化的数据管理体系和复杂的运维流程，形成了所谓的"隐藏技...

近期，一篇关于强化学习（RL）如何扩展至惊人10^26 FLOPs（每秒浮点运算次数）的探讨引起了业界广泛关注。文章指出，强化学习被视为构建前沿AI模型，尤其是大型语言模型（LLMs）的下一个核心训练技术。传统观点认为...

深度学习领域知名专家安德鲁·卡帕西（Andrej Karpathy）近日就强化学习（RL）的规模化应用趋势发表了深刻见解，指出RL的扩展性已成为当前AI研究的焦点。他强调，强化学习在得当的运用下，能够展现出远超监督式微调的...

随着大型语言模型(LLM)和谷歌AI模式等AI搜索接口的兴起，传统的搜索引擎优化（SEO）方法正逐渐失去效力。在这样一个快速变化的科技环境中，品牌需要将注意力转向生成引擎优化（GEO），以应对不断变化的市场需求。GEO...

Sakana AI最新发布的TreeQuest技术通过创新的多模型协作框架（Multi-LLM AB-MCTS），实现了比单一大型语言模型（LLM）性能提升30%的突破。该技术采用自适应分支蒙特卡洛树搜索（Adaptive Branching Monte Carlo Tree...

Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测，涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF（人类反馈强化学习）、推理模型或智能体训练场景的...