搜索
Anthropic宣布与SpaceX达成合作协议，将大幅提升算力储备。受此影响，Claude Code和Claude API的使用限制即日起全面上调。第一，Claude Code的5小时频率限制翻倍，适用于Pro、Max、Team以及按席位计费的Enterprise方案。
Anthropic 4 月 10 日发布 Claude for Word 公测版，第一批只开给 Team 和 Enterprise 用户
Claude Code 今天上了一个新能力：Routines，面向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放
什么样的思维链，能「教会」学生更好地推理？
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。
在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。
AI语音成大厂必争之地 打开字节、阿里们的多模态能力地图，每块宝藏都标着"语音”。
最近的一篇论文中，来自人大和腾讯的研究者们的研究表明，语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性，即使翻转相当一部分的奖励（例如，正确答案得 0 分，错误答案得 1 分），也不会显著影响下游任务的表现。
咱就是说啊，视觉基础模型这块儿，国产AI真就是上了个大分——Glint-MVT，来自格灵深瞳的最新成果。Glint-MVT，来自格灵深瞳的最新成果先来看下成绩——线性探测（LinearProbing）：