TThe Gradient发布于 15 小时前Mamba：挑战 Transformer 的状态空间模型Mamba 用状态空间模型替代注意力机制，试图缓解长序列处理中 Transformer 的计算与显存瓶颈，并在语言、音频、基因组等任务中展现竞争力。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前大语言模型能用于金融市场预测吗？大语言模型与量化交易都关注序列预测，但金融数据噪声高、信号易被竞争消除。多模态学习、残差化、长上下文和合成数据或许更有应用空间。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前以福祉为核心，重建 AI 的积极愿景文章主张，“有益 AI”不应停留在口号层面，而应以个体福祉和社会健康为落点，并将其转化为可研究、可评估、可部署的技术方向。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前LLM 聊天机器人缺少什么：目标感现有大模型评测多聚焦单轮能力，但真实人机协作往往是多轮、有目标的对话。文章讨论了目标导向对话、系统提示稳定性与评测方式的不足。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前机器学习中的数学角色正在如何变化机器学习正在从理论先导转向规模驱动，但数学并未失去价值，而是在解释经验现象、刻画高维结构与指导架构设计中扮演新角色。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前AGI 不能只靠多模态拼接文章反驳“规模化多模态模型通向 AGI”的观点，强调真正的通用智能需要具身经验、物理世界理解与环境交互，而非仅靠语言或模态拼接。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
TThe Gradient发布于 15 小时前正交性之后：德性伦理与 AI 对齐文章提出，AI 对齐不应只把人类价值翻译成目标函数，而应关注“实践”中的理性、德性与可纠正性。30AI深度文章研究30AI深度文章研究
