FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据，融合了大语言模型的语义理解能力，从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。 有监督预训练则在编码器-解码器架构（AED）下进行，使编码器能够从大规模…
FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据，融合了大语言模型的语义理解能力，从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。智东西在实测中体验了FunAudio-ASR在嘈杂场景的识别能力。 有监…
研究发现：主流AI聊天机器人传播虚假信息的概率较去年翻倍
OpenAI的研究人员对比了旗下两款模型的表现：老模型o4-mini在测试中正确率虽比GPT-5高2个百分点，但代价是四分之三的问题答错，仅1%的题目会承认“不知道”；而GPT-5则更倾向于直接表示“无法回…
模型的创造力和幻觉，其实是一个相辅相成的两面
OpenAI的研究指出，这种评估方式实质上在“鼓励”模型进行不负责任的猜测，而非追求真实性与可靠性。在医疗或金融咨询场景中，用户更需要的是可靠的信息，而非一个听起来自信但可能错误的答案。 针对这一困境，Ope…
一次组织重组+评测范式重构，也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
研究指出，当前模型训练过程中，评估标准更倾向于奖励“自信回答”，即使答案错误也能获得较高分数。这种机制导致模型被优化为“考试型选手”，在面对不确定问题时倾向于猜测而非承认“不知道”。研究团队呼吁行业建立更符…
在中英文理解、复杂指令遵循、工具调用等维度实现了显著增强。
研究团队在最新论文中指出，现有训练机制导致模型倾向于"假装知情"。这种设计源于评估体系对"完整回答"的过度奖励，使得模型在信息不足时仍会强行输出内容。这种机制迫使系统将复杂现实简化为非此即彼的判断，而忽略了…...
近日，据海外科技媒体《商业内幕》报道，OpenAI研究团队在解决大语言模型核心缺陷方面取得突破性进展——通过重构评估体系，成功缓解了困扰行业的“幻觉”问题。这种倾向源于评估体系对猜测行为的过度奖励——模型若拒…
研究人员指出：“人类会在现实生活的挫折中学会表达不确定性的价值，而大语言模型的评估主要依赖考试，这些考试却惩罚了不确定的回答。”“问题的根源是评估指标没有对齐，必须调整主要的评分方式，避免在模型不确定时因拒…
AI一本正经地胡说八道，原来是我们教的。
模型被训练成“装作知道”，而不是坦率地说“我不确定”。
该模型支持超过100种语言，具有更强的翻译和常识推理能力。
AI Agent已经不再是实验性项目，而是已经成为大模型的一个核心主赛道
Agent AI的核心：一个全新的只能体认知架构
全球首例“AI谋杀案”，56岁IT精英弑母后自杀！ChatGPT成教唆元凶，聊天曝光
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