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全行业的Token焦虑何解？

10天跻身具身独角兽

轻视它就会错过整个时代

高一致性、低延迟、实时超分全梭哈

造火箭的正在批量造巨富

一个入口串起全栈智能体

协助用户与商家判断智能体可信赖程度

ABot-Earth0.5正式开放内测

最值得看的不是火箭是AI

黄仁勋要算一万步，这家公司的芯片只需一步

文远知行携L2++ 一段式端到端方案WRD 3.0参展

「放任」人才外流的反常操作，只是格局使然吗？

人类历史最大规模的IPO招股开始了！

帮OpenAI从零造出第一颗芯片的人，转投Anthropic了

花旗美银都是客户

摘要：本文介绍ARM，一种基于离散表示的自回归模型，它在下一个词元预测框架内统一了图像理解、生成与编辑。ARM的构建基于三项工作：首先，我们训练了一个离散语义视觉分词器，将图像映射为紧凑的词元序列。该分词器通过多个目标进行监督……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：自回归视频生成已成为世界动作模型（WAMs）的一种强大范式。然而，现有方法存在训练收敛慢、收敛精度有限的问题，尤其是在高帧率下，因为训练监督仅限于当前块，缺乏关于未来动态的明确信号；此外，它们还面临……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：对语言模型进行条件化……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：尽管许多视觉语言模型……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型语言模型（LLMs）被越来越多地描述为在知识经济任务上达到人类专家水平。这些说法主要基于LLMs在衡量标准化数据集平均性能的基准任务上的表现。主要局限……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型语言模型（LLM）推理中的长思维链（CoT）轨迹因键值（KV）缓存快速增长而导致严重的推理瓶颈。当前的解码时压缩方法通过词元驱逐缓解此问题，但通常假设均匀的预算分配……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：我们提出DarkAgents：一个利用大型语言模型推理与代码生成能力的多智能体系统……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：多模态大型……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型语言模型（LLMs）正迅速获得与生物学研究相关的能力，从文献综合到实验数据解读。越来越多的LLM智能体还能执行以前需要经验丰富的人类生物学家才能完成的计算机生物学任务……▽更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型语言模型为辅助教师教学和支持学生学习创造了新机遇。尽管研究者已在教育场景中探索了多种提示工程方法，但这些方法在科学等领域的泛化程度仍有待验证……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：个人AI助手、图像生成器和聊天助手等生成式AI应用通过先进功能提升用户体验。支撑这些服务的大型语言模型需要海量计算资源，通常部署于……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：多跳问答基准测试常因模型通过无效中间推理得出正确答案而奖励其虚假正确性。我们提出SAFE——一种基于大模型验证器的证据支撑多跳推理框架……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：大型……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：基于可验证奖励的强化学习是增强大型模型推理与智能体行为的重要方法……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：为现代人工智能工作负载设计FPGA加速器需要探索包含架构参数、数据流策略和存储层次结构的庞大复杂硬件设计空间，导致过程极其耗时。现有方法如SECDA虽能通过系统级……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：幻觉现象（语言模型……）更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：大型……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：本研究探究前沿大型语言模型中的跨语言分布偏差（示播列效应）……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：随着多模态大型模型的广泛部署……更多内容 | 提交日期：2026年6月9日

摘要：近期在推理和工具调用能力方面的进展……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：近期大量研究围绕大型语言模型能否替代人类参与行为研究展开辩论。然而，这场辩论仅捕捉了快速变化关系中的一个方向。更具深远意义的问题并非……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……自利行为构成了一个结构上等同于社交网络上重复囚徒困境的协调问题。本文提出了一种多智能体模拟，其中大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：经过指令微调的大语言模型正越来越多地通过后训练转化为推理模型，以提升多步任务性能。这种转化通常针对推理准确性进行优化，而未明确保留指令微调模型的对齐行为……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……人们越来越多地从YouTube和Facebook等社交媒体上的视频获取新闻，而非通过精心策划的新闻业。“我们成为我们所注视之物。”语言的内容和语气在引发或结束冲突中起着关键作用。“仇恨言论”会加剧冲突，“和平言论”则能促进和平。我们开发了一款应用，能够……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：近期扩展大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……通过分析用户历史行为预测其与物品的下一次交互。然而，物品表示质量的有限性仍是关键瓶颈。尽管预训练大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：我们探究大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……忽略了回路交互，而基于自然初始化的局部数值优化会在由此产生的非凸代价函数中停滞。我们探究本地部署的开源大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……提升具身智能体的推理能力对于机器人在长视野操作任务中成功完成复杂的人类指令至关重要。尽管大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：尽管前景广阔，基于大型… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：…一项需要专业技术知识的挑战性任务，限制了车辆适应不断变化的交通场景或终端用户偏好的能力。本工作提出了一种语言驱动的自动驾驶自适应成本设计框架。… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：工具使用能力是大语言模型智能体的基础。针对给定任务，现有系统利用大语言模型规划并生成工具调用，由真实世界的工具执行以完成任务。然而，由于工具调用是生成的，容易出错… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型… ▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：……系统性地研究了基于上下文的对抗攻击，其中精心构造的上下文输入（包括注释、文档、变量名）会误导大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：随着人工智能和机器学习模型成为网络运行的核心组成部分，其缺乏透明度成为运营商信任的主要障碍。现有的可解释人工智能技术往往无法为非专业人士弥合这一差距，其产生的技术输出难以转化为可执行的……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：基于LLM的编码智能体通常在熟悉的软件环境中进行评估：主流语言、常见库和公共仓库。这些基准测试仍然重要，但它们可能掩盖智能体在面对……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：警告：本文包含若干有毒和冒犯性言论。现代大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：大型……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：长文档问答要求大型语言模型对散布在长文档中的证据进行推理，答案往往依赖于事件顺序、章节级上下文以及跨部分证据连接。尽管检索增强生成（……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：近期机器人学习模型规模化的趋势催生了令人印象深刻的策略，能够执行多种操作任务并泛化到新场景。然而，这些策略在遵循指令方面仍存在困难，这很可能是因为现有机器人数据集中语言和动作序列的多样性有限。本文提出……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：尽管大型语言模型智能体在复杂任务上表现出色，但其学习往往受限于低效的交互反馈和静态的训练环境，这阻碍了更广泛的泛化。为解决这些局限，本文……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：视觉上下文学习旨在推动自适应视觉模型的发展，使其能够基于少量示例在测试时适应新任务。随着自然语言处理中上下文学习的历史……▽ 更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：多模态大… 了解更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：训练后量化（PTQ）压缩大型… 了解更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：利用大型…进行机器人操作的任务规划… 了解更多 | 提交于2026年6月9日

摘要：目的：大语言模型越来越多地起草临床研究手稿，但其流畅性可能掩盖虚构的引用、偏离源表格的数字以及未满足的报告指南条目。现有工具生成文本时不进行验证，而自我批评… ▽ 更多 | 提交于2026年6月8日

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探索我们为人工智能时代制定的雄心勃勃、以人为本的产业政策构想——随着高级智能的发展，聚焦于扩大机遇、共享繁荣以及建设具有韧性的制度体系。

Notion 如何利用 Codex 一次性生成规格说明、为网页构建 AI 语音输入，并在小团队中成倍提升工程能力。

Nextdoor的工程师如何利用Codex与GPT-5.5来调查难以复现的问题、跨平台构建，并专注于产品成果。

OpenAI近期向美国证券交易委员会秘密提交了S-1文件，但尚未确定具体时间。

关于人工智能未来的愿景，聚焦于可及性、安全性与共同繁荣，OpenAI致力于确保通用人工智能惠及每一个人。

OpenAI推出经济研究交流平台，旨在研究人工智能对就业、生产力及经济的影响。现已开放特定研究项目的申请。

人工智能驱动的生物韧性行动计划

ChatGPT推出全新记忆系统，能更好地记住用户偏好，让对话中的上下文保持鲜活且相关。

了解 Endava 如何利用 AI 智能体、ChatGPT Enterprise 和 Codex 加速软件交付、自动化工作流程，并在整个企业内构建 AI 原生文化。

了解 Wasmer 如何借助 Codex 与 GPT-5.5 构建边缘端 Node.js 运行时，将开发速度提升 10 到 20 倍，将交付周期从数月缩短至数周。

GPT-Rosalind 通过增强的生物学推理、药物化学专业知识、基因组学分析和实验工作流程能力，推动生命科学研究进步。

OpenAI 概述了美国前沿人工智能治理蓝图，提出一个关于安全性、韧性和国家安全的联邦框架。

OpenAI 概述了其人工智能公共政策议程，包括安全性、青少年保护、劳动力转型以及确保人工智能造福社会的全球标准。

探索全新的 Codex 插件、网站和注释，帮助分析师、营销人员、设计师、投资者及其他团队借助 AI 完成更多工作。

旅行者保险公司利用OpenAI构建了人工智能理赔助手，用于引导客户完成理赔流程、提供全天候支持，并在需求高峰期扩展运营能力。

OpenAI呼吁通过设立专门的AI安全研究所，就青年AI安全问题采取全球行动

《知识工作的下一个时代》报告探讨了 Codex 如何通过人工智能驱动的研究、数据分析、工作流自动化和内容创作来变革生产力。

我们在人工智能政策与政治倡导方面的方针，包括透明度、支持审慎监管与人工智能安全，以及确保没有任何外部政治团体代表公司发言。

OpenAI前沿模型与Codex现已全面登陆AWS，为企业提供了一条全新路径，使其能够通过已使用的AWS环境、控制措施和采购工作流，基于OpenAI进行构建。客户可在AWS上开始使用OpenAI，并更快地从评估阶段进入生产阶段。

OpenAI 在密歇根州启动1吉瓦数据中心项目，作为“星门”计划的一部分，通过建设人工智能基础设施来扩大接入、创造就业并支持社区发展。

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媒体实验室研究表明，正如GPS削弱了我们的导航能力一样，人工智能也会让我们更难识别假新闻。

这位交通与城市规划教授将领导麻省理工学院在新加坡的研究机构。

在聚苯乙烯和橡胶中引入较弱的化学键，有助于这些材料耗散能量，从而增强其抵抗破坏力的能力。

低成本个人降温与零排放空调等方案获麻省理工学院气候项目种子基金支持研究。

教职员工邵书恒及四位麻省理工学院校友获突破奖基金会表彰。

麻省理工学院的研究人员将经典游戏作为AI智能体的测试平台，发现一个小型AI模型能以1%的成本超越最大的模型。

该佐剂可帮助注射型脊髓灰质炎疫苗在胃肠道中诱导强烈的免疫反应，这被认为是根除该病毒的关键。

这是激光通信首次在载人任务中于月球距离上使用，为在深空建立高速互联网奠定了基石。