imudojuiwọn ojoojumọ2528 daju itan
AI iroyin. Laisi ariwo.
Agbegbe AI ti a ṣayẹwo orisun ti awọn ifilọlẹ ọja, awọn iyipada eto imulo, iwadii aabo, ati awọn gbigbe ile-iṣẹ, ṣalaye ni ede Gẹẹsi nipasẹ ẹgbẹ ẹkọ ti kii ṣe èrè.
Iwe akọọlẹ iroyin
AI iroyin pamosi — Oju-iwe 209
Awọn itan AI ti a ṣayẹwo-orisun, tuntun akọkọ, fun awọn eniyan ti o nilo lati loye AI laisi lepa aruwo.
Ifowosowopo ti o ni idaniloju
Gbogbo itan ni asopọ si ẹri ti o lagbara julọ ti o wa: awọn orisun atilẹba nigbati o wa, bibẹkọ ti o han gbangba.
English itele
Kini o ṣẹlẹ, idi ti o ṣe pataki, ati kini lati wo - laisi jargon.
Ko si kikun
Nigbati awọn ifihan agbara jẹ tinrin, a jade ohunkohun kuku ju òwú kikọ sii.
Awọn itan diẹ sii
9 awọn itanAtunse
Ṣe ayẹwo Iṣẹ Ọgbọn Aṣoju AI pẹlu NVIDIA SkillEvaluator
NVIDIA SkillEvaluator ṣe iwọn ipa ti awọn ọgbọn ti a ṣayẹwo lori iṣẹ aṣoju AI nipasẹ ilana igbelewọn ipele mẹta.
developer.nvidia.comAtunse
Iwe ṣafihan "Awọn igbelewọn Ojiji": Awọn aṣoju AI ṣe imọ-ẹrọ ṣugbọn kuna awọn ibeere iwadi meji
A 24-onkọwe preprint ní aala AI òjíṣẹ gbiyanju awọn aringbungbun iwadi ibeere ti meji unpublished NeurIPS 2026 awọn ifisilẹ, ki o si ní awọn iwe 'ara onkọwe iwọn awọn esi. Awọn òjíṣẹ mu awọn ina- unaided lori ọjọ mefa sugbon won unambiguously kọ lori awọn iwadi.arxiv.orgỌja
Warp ṣii iraye si kutukutu si "Awọn ile-iṣẹ," eto atunṣe-bi-koodu fun ṣiṣe awọn ọkọ oju-omi ti awọn aṣoju ifaminsi
Warp n gba awọn ibeere wiwọle ni kutukutu fun Awọn ile-iṣẹ Warp, eyiti o ṣalaye awọn ọkọ oju-omi ti awọn aṣoju ifaminsi bi koodu — awọn isinmi, awọn awoṣe, awọn igbanilaaye ati awọn aaye ayẹwo eniyan ni faili YAML kan, iwakọ nipasẹ CLI, API, SDK ati MCP. Adaṣe rẹ ati awọn nọmba idiyele jẹ awọn ẹtọ olutaja: ko si idiyele, ọjọ wiwa gbogbogbo tabi idanwo ominira.warp.devAtunse
Benchmark sọ pe awọn awoṣe multimodal ti o ga julọ Dimegilio labẹ 10% ni kika awọn ọrọ lati awọn ohun pen ati išipopada ọwọ
A titun arXiv iwe ṣafihan a igbeyewo ninu eyi ti si dede gbọdọ infer a kọ ọrọ lati pen-ibere ohun ati ọwọ-ronu fidio, pẹlu ko si inki han. Awọn onkọwe jabo eda eniyan loke 80% paṣẹ lẹta yiye ati asiwaju si dede ni isalẹ 10% — ati pe fifun si dede mejeeji modalities igba ṣe esi buru.arxiv.orgAtunse
Iwe Sọ Iṣakoso Kaṣe Aṣoju-Aware Gige Idaduro-Tokini Akọkọ Titi di 45% ni Sisin Oluranlọwọ Olona
Atẹjade tuntun arXiv ṣe apejuwe CacheScout, Layer ti a ṣe lori orisun ṣiṣi vLLM olupin ti o pinnu kini lati tọju ni kaṣe iye-bọtini awoṣe ti o da lori iru aṣoju wo ni o ṣee ṣe lati ṣiṣẹ atẹle. Awọn onkọwe ṣe ijabọ lairi oni-nọmba meji ati awọn anfani ti iṣelọpọ; awọn fifuye iṣẹ, awọn awoṣe, ati awọn ohun elo ko ni sọ ninu áljẹbrà.arxiv.orgAtunse
 ýòîì ñëó÷àå ýòîò ýôôåêò ìîåò áûòü íå ìåíåå OpenAI ÷åì áîëüøå, ÷åì ó ìåíÿ íåò íèêàêèõ ÷åëîâåê.
Awọn oniwadi meji sọ pe ẹri lemma ni Abala 6 ti iwe mathimatiki ti OpenAI ni aṣiṣe polarity: idanwo ni awọn ofin ti aṣeyọri apapọ nibiti igbesẹ ti o tẹle nilo ikuna nla kan. Wọn fun apẹẹrẹ ati ẹri ti a ṣe atunṣe, ati kilọ pe eyi kii ṣe ijẹrisi ti theorem akọkọ ti ipin naa.arxiv.orgAtunse
Iwadi Replication sọ pe FLOPs ṣi ṣi ṣe asọtẹlẹ akoko AI, ati atunṣe ti a dabaa kuna lori hardware tuntun
A preprint nipa meji oluwadi reproduced ohun sẹyìn iwadi lori idi ti dogba FLOP kika ko tunmọ si dogba ipaniyan akoko. O jẹrisi awọn ipilẹ nperare sugbon ijabọ wipe awọn α-FLOPs atunse agbekalẹ gbogbo underestimates runtime lori titun hardware, eyi ti o fihan fo ati oscillations awọn agbekalẹ ko gba.arxiv.orgIdawọlẹ
Iwe itọkasi wa awọn ọna mẹrin lati beere data ile-iṣẹ pẹlu LLMs Gbogbo Dimegilio labẹ 26%
A titun arXiv preprint pits mẹrin faaji fun adayeba-ede querying ti ke infomesonu lodi si kọọkan miiran lori a sintetiki bilingual benchmark. Ko si ẹnikan dahun diẹ ẹ sii ju kan mẹẹdogun ti igba ti o tọ, ati awọn oniru ti o gba awọn ti o ga julọ je ko ni safest tabi awọn lawinju.arxiv.orgAtunse
Iwe dabaa grading AI aabo òjíṣẹ lai akole nipa wiwọn convergence to kan okun awoṣe
A titun arXiv preprint jiyan aabo egbe le ṣe idajọ boya a iranti- tabi igbaghara-ni ipese AI oluranlowo ti wa ni eko nipa wiwọn bi o jina ti o pa aafo si kan okun "olukọ" awoṣe, dipo ju lori aami benchmarks ti o wa ni igba toto tabi stale. Idajọ nipa a kanna agbara awoṣe fun ko si lilo ifihan agbara.arxiv.org
Alaye ti o wulo ni ọsẹ kọọkan
Tẹsiwaju pẹlu AI laisi gbigbe ninu ifunni.
Gba awọn iroyin AI ti a ṣayẹwo ti ọsẹ naa, data atilẹba, awọn irinṣẹ to wulo, awọn yiyan ẹkọ, ati awọn iṣẹ AI tuntun.
De ọdọ awọn eniyan ti o nkọ AI
Igbanisise ọjọgbọn AI kan tabi ṣe ifilọlẹ ọja AI ti o wulo? Fi si iwaju awọn eniyan ti o wa nibi lati kọ ẹkọ ati ṣe.
Firanṣẹ iṣẹ AI kanFi ohun elo AI silẹ