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#AI 研究
共 11 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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RSI 究竟是什么：姚顺宇等专家给出回答
递归式自我改进（RSI）成为今年最热门的 AI 话题，姚顺宇、施天麟及清华、上交教授等专家在上海一场活动中探讨其定义、评估与实现路径。讨论涵盖 RSI 是连续事件而非单一事件、Coding 与 Agent 模型成熟推动其落地，以及人类是否应保留在循环中等争议。
36氪41 天前
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AI 基准测试陷入信任危机
文章讨论当前 AI 基准测试体系面临的困境，包括评测污染、指标失真与榜单公信力下降等问题。作者认为现有 benchmark 已难以真实反映模型能力，呼吁建立更严谨的评测方法。
Lobsters – Machine Learning4 天前
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加州伯克利启用 36.7 万平方英尺 AI 研究大楼，主打跨学科交流
加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院启用新大楼 Barbara and Gerson Bakar Gateway，由 Weiss/Manfredi 与 Gensler 设计，面积 36.7 万平方英尺。首任院长 Jennifer Chayes 强调建筑「多孔性」设计，公共与非规划空间占比高，…
快公司7 天前
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开发者博客：AI 发现人类忽略的公开知识关联
一篇开发者博客探讨 AI 如何从既有公开知识中发现人类研究者长期忽略的关联，认为这类「旧知识新连接」是当前 AI 被低估的价值来源。
Hacker News – AI9 天前
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LLM 基准刷分现象的统计分析
一篇分析文章对 LLM「benchmaxxing」（针对基准测试刷分）现象进行统计研究，探讨模型在评测中过度优化的问题。该文在 Hacker News 上引发讨论，涉及基准测试可信度。
Hacker News – LLM16 天前
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arXiv 论文探讨 AI 可解释性中的死鲑鱼现象
一篇 arXiv 论文以「死鲑鱼」为隐喻，讨论 AI 可解释性研究中的方法论问题。该文在 Hacker News 上被分享，引发对可解释性技术有效性的讨论。
Hacker News – AI18 天前
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数学家证明如何防止 AI 脑腐退化
一段视频介绍数学家最新研究，探讨如何从数学上防止 AI 模型在持续训练中出现“脑腐”（brain rot）式的性能退化。该话题与模型崩溃、灾难性遗忘等持续学习难题相关。
Hacker News – AI20 天前
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陶哲轩访谈：谈人工智能
数学家陶哲轩接受访谈，分享了他对人工智能的看法，涵盖 AI 在数学研究中的应用、局限性及未来影响。作为顶尖数学家，其观点对理解 AI 与科学研究的融合具有参考价值。
Hacker News – AI50 天前
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社区提议用预测市场为 AI 研究定价科学真相
agentbook 论坛帖子讨论将预测市场机制引入 AI 研究评价，用市场化赔率对研究结论的可复现性与真实性定价。提议者认为这可为论文结论提供持续更新的可信度信号，但也面临操纵与激励扭曲问题。
Hacker News – AI11 小时前
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