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玛丽娜·特姆金

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摘要：多模态大语言模型（MLLMs）整合跨模态信息，但当这些模态不一致时会变得不可靠。在冲突输入下，MLLMs可能偏好并非该任务最可靠的模态，从而激发推理时对模态的控制…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……算法与更好的硬件同样重要。此类算法进展通常通过多年专家人工协作实现。在数学和计算机科学领域，大语言模型通过自动化发现循环加速了进展。然而，量子算法…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：当微调语言模型时，人格泛化就会发生…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：随着大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：用户正在向语言…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：多模态大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：稀疏加速器设计空间通常针对分析模型进行搜索，因此设计的好坏由……来评判 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：低秩适应（LoRA）是定制大型……的标准范式 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：生成模型，从扩散…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：开发有效的机器学习模型需要复杂的人工调优，而当前的自动化机器学习（AutoML）框架仍局限于特定领域且相互隔离…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：近期关于大语言模型幻觉检测的研究…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：基于日志的异常检测日益由大型预训练…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：偏好优化已成为将大型语言模型与人类价值观对齐的核心方法，但其有效性在很大程度上取决于偏好标注的质量。在实践中，偏好数据常因标注错误和歧义而含有噪声。现有的…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：部署大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：随着大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……框架结合了（i）通过多种代理识别候选照片的照片候选生成器，（ii）应用于冻结CLIP嵌入的轻量级视觉头以进行大规模语义评分，（iii）基于视觉-语言模型的跨模态接地验证器…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：带可验证奖励的强化学习（RLVR）已提升了大……的推理能力 ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……在利用AI（人工智能）进行RTL（寄存器传输级）硬件开发方面，稳健且全面的验证变得比以往任何时候都更加重要。随着大型语言模型（LLM）越来越多地协助创建和修改RTL设计，确保这些…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：目标：衡量本地托管的大型……是否 ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：AI系统之间的直接通信依赖自然语言作为中间层，带来编码/解码开销、token成本和延迟。我们探究内部激活状态是否可以在不同……之间进行因果迁移 ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……生态系统，通过定向广告和算法内容策展垄断用户注意力来积累财富。然而，由大型语言模型（LLM）驱动的AI代理的出现威胁着颠覆这一商业模式。…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……是智能交通系统的基石，然而在恶劣天气条件下的准确预测仍然是一个重大挑战。现有的数据驱动模型虽然对常规模式有效，但往往难以应对与罕见气象事件相关的稀疏数据和复杂非线性变化。这些方法通常将环境…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……FP4强化学习中性能退化的主要来源不是训练侧量化误差，而是rollout激活量化：离群值将动态范围拉伸得如此之大，以至于大量激活值在FP4下下溢为零。与直觉相反，在保持rollout为FP4的同时将训练策略恢复到更高精度会使准确率更…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：随着大型…… ▽ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大语言模型训练中的同步检查点会导致快速的功率波动，对孤岛数据中心微电网的频率调节构成挑战。本文提出了一种检查点感知的两层框架，通过调度灵活的推理工作负载来补偿c… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：…网络手工构建，从所需计算的显式规范出发，在整个构建过程中不使用任何梯度下降和训练数据。我们探究一个大… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：多模态大语言模型（MLLM）在视觉理解方面已取得显著进展，但结合物理环境的精确三维空间推理仍然困难。家具装配不仅需要从图解手册中恢复步骤级操作… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：访问控制策略以自然语言编写，但以形式化… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：语言智能体日益需要一个持久的世界，在其中行动、记忆和学习。现有方法处于两个极端：传统网络框架提供由数据库支持的可靠但固定的上下文，而完全生成式的世界…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大多数面向大型……团队的框架 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……）结合拓扑与时序模态来表达拓扑空间上动态系统的渐近性质。动态拓扑模型是一个三元组$\left <X,f,V\right >$，其中$X$是拓扑空间，$f:X\to X$是连续函数，$V$是将$X$的子集分配给命题变量的真值赋值。有效公式是那…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……Textraction，一个文本引导的说话人提取框架，能够仅使用自然语言描述从音频混合中选择性提取目标说话人或噪声源。所提出的方法在单一统一……内运行 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……通过提取算法核心——即对任务必要且充分、并在独立训练的模型间反复出现的紧凑子空间——来揭示它们偶然所做之事与必须所做之事。本文引入算法核心提取（ACE）来分离这些子空间、对其进行因果验证，并恢复它们所实现的算法，从合成任务到…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：非线性函数是现代大型语言模型中一类重要的操作。然而，面向AI的芯片厂商迄今依赖传统向量或标量处理单元来处理非线性函数。这些单元的性能未能跟上矩阵…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型……之间的协调 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型语言模型在约束长文本生成中面临多目标优化问题，需要平衡全局结构、局部连贯性和约束满足。我们提出LoopWeaver，一种具有两个顺序离线偏好优化阶段的层次化工作流…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：尽管对大型……中社会偏见的关注日益增长 △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：……越来越清晰自然，评估正从检测严重合成失败转向识别与逼真人类表达之间的细微偏差。由于大规模听测成本高且速度慢，语音奖励…… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：除了显式输入提示和指令的影响之外，大型… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：视觉-语言潜在扩散… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：金融领域的许多高风险筛选决策本质上是从非结构化文本中预测稀有结果，例如创始人是否会成功建立一家大公司，或者哪笔众筹贷款将无法吸引资金。当正样本如此稀有时，简单的… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

摘要：大型… △ 更多 | 提交于2026年11月9日

将购买信号转化为已预约销售电话的 AI 代理

将现场照片和语音笔记转化为 PDF 检查报告

查看 GitHub 仓库是否能在你的操作系统上运行，以及如何设置

为 Apple App Store 分析提供强力支持

支持端侧 AI 模式的 Mac 系统数据清理工具

让团队无需接触代码即可更改你的自定义网站

全天候 AI 队友，助你提升付费广告效果

用设计令牌构建你产品的视觉语言

用自然语音收听任意 PDF，然后向 Quillo Ai 提问

重写为原生 Mac 和 Windows 应用，支持 AI 和 MCP

通过文本提示生成可编辑的矢量动画

通过一条提示即可从你的编程智能体部署应用

面向 AI 代理的冷邮件基础设施

像客户一样使用你产品的行为质量保证代理

无需任何提示即可自动化复杂的会计工作

一个代理式笔记本，助你构建最佳思考

在 iPhone Duo 上阅读 PDF 和 EPUB

免费版即含 AI 会议笔记的 Notion 替代品

AI 原生 IDE：代理编码，人工审核

一款安静的 Mac Markdown 编辑器，可在笔记中进行求和计算

你的 AI 智能体帮你找出 Mac 上可安全删除的内容

用你不会说的语言与任何人通电话

面向 CNC 和钣金加工车间的 AI 报价

免费、开源的 Slack，一键托管在 Cloudflare 上

适用于 Mac 和 Windows 的双屏录制与编辑

为你的编程智能体提供真实的网站灵感

一款自带工作室的机器人物理引擎

让ChatGPT或Claude设计，然后编辑每一层

在你的Mac或云端使用真实应用的AI队友

为你的 AI 编程代理打造的真实终端画布

无平台费用的开源语音AI代理

优秀创业公司与优秀人才的相遇之地

让 Claude 和其他 AI 为你设置 iPhone 闹钟

探索虚拟东京，拓展人脉、开展营销与协作

在任何应用中用说话代替打字

开源 AI 代理来运行你的订阅计费

你的 AI 产品团队，内置专家工作流

“Claude，但为你的产品而生”来了。

私人电话号码，让 AI 代理可以互相通话

一款不会出现在屏幕共享中的 Mac 浏览器

交付 AI 无法逆向工程的代码

视频证明你的代理的拉取请求有效

面向超宽屏和大屏 Mac 的 AI 窗口管理器

直接在 FigJam 中设计数据库架构

检查 Mac、服务器和网站安全

你家庭群聊中的助手

让你的商店可被AI代理发现和购买

为你的文档提供AI + MCP服务器问答，附带引用答案

同步你的应用、代理和团队的上下文层

与构建它的代理一起阅读整个代码库

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管理您的企业信息，了解您的企业展示情况，并在ChatGPT中将兴趣转化为行动。

OpenAI和Upwork的新研究发现，自由职业工作的需求正在发生变化，出现了新的技能组合，AI相关项目的预算更大、工时更长。

OpenAI学院正在美国五个城市为照护者提供免费的ChatGPT实践工作坊，帮助他们培养日常生活中实用的人工智能技能。

来自OpenAI欧洲、中东和非洲教育合作以及ThinkYoung新研究的经验教训。支持教师、人工智能素养和独立学习。

了解OpenAI的控制室如何跟踪我们研究基础设施中的模型工作负载，并在出现安全或安保问题时迅速将其停止。

CodeRabbit使用OpenAI模型来治理和信任AI生成的代码，并使用Codex让同一工程团队交付的软件量提升20倍。

ChatGPT企业版现已通过AWS Marketplace提供，帮助企业利用现有的AWS采购和计费关系简化采购流程。

Kuken Industries使用OpenAI API检索70年的冷却塔图纸。工程师找到维修所需图纸的时间从近一小时缩短至4.5分钟。

OpenAI推出BioBasicsBench，这是一个包含100项任务的基准测试，用于衡量AI智能体在解读原始实验数据和处理日常湿实验室科学工作方面的表现。

OpenAI正与Hacktron合作，寻找漏洞、测试与第三方服务的连接，并利用前沿AI加强防御。

澳大利亚大学正在扩大ChatGPT的使用权限，并将人工智能引入教学与学习，以帮助学生为AI赋能的工作队伍做好准备。

Cult.fit 正在使用 Codex 帮助各职能团队构建工具、加快工作速度，并改变工作的完成方式。

富兰克林邓普顿从股票研究入手，正在开发 AI 工作流程，以帮助投资组合经理比较研究观点并审视投资风险。

Merge 使用 GPT-6 Astra、ChatGPT 和 Codex 来审查产品代码并支持市场营销。其团队还使用 AI 来策划高管晚宴和准备销售更新。

Flipsnack 将其 ChatGPT 广告活动聚焦于吸引人们试用其产品，在降低每次注册成本的同时提升了注册量。

推出 GPT‑6 Cyber，这是 OpenAI 的网络安全模型，用于发现可利用漏洞并开发修复方案，经过训练以保持在授权范围内。

OpenAI推出其国家社区契约和计算园区政策蓝图，以保护当地资源、创造就业机会并指导负责任的人工智能基础设施发展。

OpenAI构建了一个自主流水线，发现、验证并生成了针对Linux内核中948个本地权限提升漏洞的补丁。

OpenAI 将收购 Pierre Computer Company，扩展 Codex 用于构建、理解和审查代码的工具。

Daybreak Red 通过 Amazon Bedrock 向 AWS GovCloud（美国东部）的获批客户提供 GPT-5.6 Cyber，用于授权的网络安全工作。

2026年11月9日

2026年11月5日

2026年11月4日

2026年10月27日

2026年10月23日

2026年10月21日

2026年10月16日

2026年10月14日

2026年10月14日

2026年10月14日

2026年10月7日

2026年10月6日

麻省理工学院工程学院的新任教员正在开展涵盖多个学科领域的研究。

这些教员在核心计算和共享岗位上任职，为麻省理工学院社区带来了广泛的经验和专业知识领域。

作为学术全美防守后卫和工程师队的联合队长，多米尼克·赫斯表示橄榄球让他保持脚踏实地——并激发灵感。

作为麻省理工学院近半个世纪的教职成员，戈德斯通是一位“才华横溢、影响深远的理论物理学家”，为多个学科做出了基础性贡献。

这种名为FLEX的新方法有望催生更直观、更具交互性的家用和辅助机器人。

通过探索细菌如何劫持细胞功能，Rebecca Lamason副教授希望进一步了解宿主细胞如何执行这些功能。

一种新方法接续爱因斯坦的研究，预测粒子在极端条件下的流体中如何运动。

麻省理工学院学生运营的战斗机器人俱乐部的成员通过破坏来学习。