上一期的“CSG MOBILE达人秀”创意视频
是不是看得意犹未尽?
看不过瘾的你可戳上图再重看一遍~
第二期又双叒叕来了!
1
《电脑年度盘点》
如果你的电脑也做了一个年度盘点?
让我们一起看看它眼中的“你们”
2
《Latitude超级变变变》
变强变时尚变高效
不管你是什么身份
它都可以帮你轻松搞定!
3
《Use the Best》
更睿智、更宽广、更轻薄、更强大 用最好的,你值得!
4
《不服?你来踩!》
听说它的抗压能力很“浮夸”不服?你也来踩踩!过来呀~
完整视频在这▼
扫码即可查看
5
《它又轻又强又靠谱!》
嘿!来了
月亮不睡你不睡?你是续航小宝贝!防摔抗震无人催高效加倍不掉队
完整视频在这▼
扫码即可查看
好文章,需要你的鼓励
VisTA是一种新型强化学习框架,使视觉AI能够自主探索、选择和组合多种视觉工具。与传统方法不同,VisTA无需人工监督,通过反复尝试学习哪些工具最有效。研究团队在ChartQA、Geometry3K等测试中证明,VisTA显著优于训练免费基线,特别是在分布外样本上表现更佳。其核心创新在于使用群体相对策略优化算法,让AI代理能够根据实际性能而非预设规则来选择工具,为未来发展更灵活的视觉推理系统铺平了道路。
这项研究引入了DFIR-Metric,首个专门评估大语言模型在数字取证与事件响应领域能力的基准测试集。由阿布扎比技术创新研究院领导的国际团队开发的测试包含三个部分:700道理论多选题、150个CTF风格的实际挑战,以及500个基于NIST标准的磁盘与内存取证案例。研究测试了14种顶尖大语言模型,发现虽然它们在理论知识方面表现良好(最高达92.75%准确率),但在需要多步推理的实际取证任务中仍存显著差距(最佳模型仅能解决28%的任务)。
Meta研究团队发现大语言模型在复杂推理任务中,更短的"思考链"反而能带来更高的准确率。研究人员通过三个顶级语言模型的实验证明,选择最短思考链可以比随机选择提高18.8%准确率,比最长思考链提高34.5%准确率,同时显著减少计算资源消耗。基于此,他们提出了"short-m@k"方法,只从最先完成的m个思考中选择答案,既能提高模型表现又能节省高达40%的计算资源。这一发现颠覆了"思考越多越好"的传统观念,为更高效的AI推理开辟了新路径。