算法
微软老员工48岁生日被裁,妻子发帖怒斥算法裁人!全球大血洗6000人
微软6000人血色大裁员,余波还在震荡。 从消息曝出到今天,三天内,这6000个人已经从单纯的数字,浮现成了一个个有血有肉的人物故事,不断冲击着我们的神经。 一位妻子沉痛地发帖说:我的丈夫,一位25年的微软老员工,因为被算法选中,在48岁当天被裁掉了。
5/16/2025 3:46:10 PM
谷歌AlphaEvolve发布!Gemini自进化AI破解数学难题,优化芯片与数据中心,训练速度飙升32.5%!
谷歌DeepMind发布了一项颠覆性研究成果——AlphaEvolve,一款结合Gemini大语言模型与进化算法的AI编码代理。 这款系统不仅能自动发现和优化复杂算法,还在谷歌的数据中心、芯片设计和AI训练中展现了惊人实力,甚至助力Gemini模型自我优化,堪称AI领域的“左脚踩右脚”式突破。 AIbase深入剖析这一技术里程碑,揭示其核心原理与广泛影响。
5/15/2025 2:00:45 PM
AI在线
谷歌 DeepMind 推出 AlphaEvolve:AI 首次打破数学56年纪录,优化自身训练系统
谷歌 DeepMind 今日发布 AlphaEvolve,一款具备自我进化能力的人工智能代理,它不仅能自主发明复杂的计算机算法,还已广泛应用于谷歌的数据中心、芯片设计和 AI 模型训练中,取得了显著成果。 AlphaEvolve 将 Gemini 大语言模型与进化式优化方法结合,自动测试、改进并提升整个代码库,而不仅限于单一函数。 该系统已在内部悄然运行一年多,提升了计算资源调度效率、加速了模型训练,并在数学研究上实现了突破。
5/15/2025 11:01:54 AM
AI在线
重磅!谷歌DeepMind发布AlphaEvolve:AI界的“算法设计进化大师”诞生
谷歌DeepMind刚刚又往前拱了一大步,宣布推出 AlphaEvolve智能体 ,目标直指更上游,用于通用算法的设计发现和优化简单说,AlphaEvolve就像个AI界的“算法育种大师”。 它把自家Gemini大模型(Gemini Flash负责广撒网,洞察力强的Gemini Pro负责深挖)和一套“自动化考官”(负责验证算法靠不靠谱、效率高不高)结合起来,再套上一个“进化论”的框架,让好算法能一代更比一代强AlphaEvolve工作流程:工程师设定框架,AI通过“提示采样器”给LLM喂招,LLM出新招(程序),“考官”打分,好招进“兵器谱”,并用来启发下一轮出招。 去年DeepMind就秀过肌肉,证明LLM能生成代码函数来搞定科学问题。
5/15/2025 9:17:00 AM
破解300年数学难题,智能体大突破!谷歌发布超强AI Agent
今天凌晨,谷歌Deepmind在官网发布了,用于设计高级算法的编程AI Agent——AlphaEvolve。 AlphaEvolve与谷歌的大模型Gemini实现深度集成,用于自动评估通用算法的发现与优化,可以帮助开发人员快速设计出最好、高效的矩阵算法。 简单来说,大模型擅长生成各种想法和算法,但是没人知道这些到底行不行,而AlphaEvolve相当于“质检员”,能够按照特定标准来衡量这些想法是否可行。
5/15/2025 9:08:00 AM
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用,在训练阶段可以提供稳定的 reward,评估阶段可以选择更好的 sample 结果,甚至单独作为 evaluator。 尽管近期强化学习(RL)在传统视觉任务和多模态推理任务中取得了显著进展,但其在奖励建模中的应用仍然受到挑战,尤其是如何通过强化学习对奖励模型引入长期推理能力。 来自快手、中科院、清华、南大的研究团队发现,直接把现有的 RL 算法(比如 Reinforce )用到训练 MRM 上,会遇到很多问题,比如训练过程很不稳定,甚至直接崩掉。
5/12/2025 2:23:42 PM
OpenAI 姚顺雨:“算法为王”终结,欢迎来到“产品思维”时代
回顾过去几十年,AI的发展几乎就是一部“顶级模型与新方法”迭代史。 从DeepBlue击败象棋世界冠军、AlphaGo征服围棋、GPT-4刷爆各类考试榜单,到o1、R1等新一代模型横扫数学、编程、写作、操作等任务,每一次历史性突破的背后,都是训练方法、模型架构的根本性创新。 这时候的游戏规则很简单:谁能发明更强的训练方法、模型架构,就能称霸榜单;谁能在ImageNet、GLUE、MMLU等benchmark上显著提升,就能写进教材、赢得引用。
5/6/2025 12:00:55 AM
ICLR 2025 | 无需训练加速20倍,清华朱军组提出用于图像翻译的扩散桥模型推理算法DBIM
论文有两位共同一作。 郑凯文为清华大学计算机系三年级博士生,何冠德为德州大学奥斯汀分校(UT Austin)一年级博士生。 扩散模型(Diffusion Models)近年来在生成任务上取得了突破性的进展,不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现,推动了文本到图像、视频生成的技术革新。
4/28/2025 9:00:00 AM
机器之心
告别“AI失忆症”!新型SD-LoRA算法实现终身学习|ICLR 2025
彻底摆脱传统方法对旧数据存储的依赖! 哈佛团队联手香港城大、西安交大最新发布的SD-LoRA技术,通过固定已学习任务的方向参数,仅调整幅度权重,完全避免了历史数据的存储需求。 能够在减少50%以上参数存储的同时保持最高准确率,并且在不增加推理开销的前提下显著缓解了灾难性遗忘问题。
4/24/2025 9:30:00 AM
量子位
3D高斯泼溅算法大漏洞:数据投毒让GPU显存暴涨70GB,甚至服务器宕机
随着3D Gaussian Splatting(3DGS)成为新一代高效三维建模技术,它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。 在本篇 ICLR 2025 Spotlight 论文中,研究者们提出首个专门针对3DGS的攻击方法——Poison-Splat,通过对输入图像加入扰动,即可显著拖慢训练速度、暴涨显存占用,甚至导致系统宕机。 这一攻击不仅隐蔽、可迁移,还在现实平台中具备可行性,揭示了当前主流3D重建系统中一个未被重视的安全盲区。
4/23/2025 8:50:00 AM
量子位
半马变翻车现场!宇树科技最新回应:G1开跑即摔倒系未使用原生算法!天工换三次电池夺冠——但也非独立智能!
出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)宇树科技回应了机器人半马“开跑即摔倒”争议! 昨日,北京亦庄科技园举办了一场别开生面的赛事:全球首场人形机器人半程马拉松。 21台机器人被安排在专属跑道上与数千名人类选手同时出发,试图完成21公里的挑战。
4/21/2025 7:41:41 AM
改变世界的十大算法
在当今这个数字化时代,算法已经成为推动世界运转的核心力量。 它们如同隐藏在幕后的魔术师,用精密的逻辑和数学原理塑造了现代生活的方方面面。 从我们每天使用的智能手机,到支撑全球金融体系的复杂网络,算法无处不在。
4/8/2025 1:11:00 AM
大道至简
两位华人76页论文解决量子领域核心问题:首次证明伪随机性真实存在
量子领域的一个核心开放问题,就这样被两位华人研究员解决了? 事情是这样的。 一直以来,量子的随机性在计算和密码学中极为有用。
4/2/2025 9:40:00 AM
量子位
一个算法让LLM创新能力暴增,原来是AI学会了进化
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计,使用提示词「a creative time display」,它可能会给出这样的结果:或许我们能在其中看到一些创新点,但整体来说这些设计并无特别出彩之处,依然还在预期之内。 但近日的一项研究成果却可以让 LLM 设计出下面这些让人眼前一亮的时钟,而使用的提示词却和上面的一样:这是怎么做到的呢? 简而言之:一种基于 LLM 的进化算法。
3/20/2025 2:18:57 PM
机器之心
通俗讲解DeepSeek中的GRPO:强化学习里的神奇算法
在人工智能快速发展的时代,强化学习是其中的关键技术,它让机器能够像人一样,在不断尝试中学习怎么做是最好的。 今天要讲的 GRPO(Group Relative Policy Optimization),也就是群体相对策略优化算法,是强化学习里非常厉害的存在。 接下来,就带大家走进deepseek(Paper Review: DeepSeek-R1——强化学习驱动的大语言模型推理能力提升) GRPO 的奇妙世界,看看它到底是怎么回事。
3/11/2025 1:00:00 AM
大模型之路
问同一个问题 DeepSeek-r1 / Grok-3 / Gemini 2.0 / ChatGPT 的结果出乎意料...
最近在写 TS ,希望实现一个类似 .gitignore 的功能,已有代码如下:复制在 JS 层面使用正则匹配,显然不是什么好方案。 于是整理代码和报错信息,找了四个免费的模型,问问思路。 先说结论:DeepSeek-r1 思考了 298 秒,我一度以为其陷入了死循环,但最后其在第一轮给出的方案,被 Grok-3 、 Gemini 2.0 、 ChatGPT 统统认可是最优方案之一。
3/3/2025 12:00:00 AM
piperliu
算法系列之搜索算法-深度优先搜索DFS
随着每年"金三银四"招聘季的到来,许多求职者开始积极备战面试。 在众多面试环节中,机试往往是不可或缺的一环,而算法能力更是机试考核的重点。 为此,我们特别推出算法系列文章,帮助大家系统复习算法知识。
2/26/2025 5:00:00 AM
修己xj
LeCun力荐!进化算法淘汰77%低质数据:RIP方法让模型性能狂飙60%
在LLM的开发中,推动模型进步的主要驱动力是精心挑选高质量的训练示例。 虽然Scaling Law的确能实现「力大砖飞」,但仅仅增加数据量并不能保证模型性能的提升,数据的质量才是关键。 低质量的数据可能会引入噪声,影响模型的训练效果。
2/25/2025 9:17:47 AM
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