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Zoom 凭借联邦 AI 刷新全球最难 AI 考试纪录

Zoom 的人工智能系统近日在被誉为“人类最后的考试”(Humanity's Last Exam, HLE)的顶级基准测试中,以 48.1% 的成绩刷新了世界纪录,超越了此前由谷歌 Gemini3Pro 保持的45.8%。 面对“一家非底层模型厂商如何反超模型巨头”的质疑,Zoom 首席技术官、前微软 AI 大将黄学东(Xuedong Huang)表示,Zoom 并非通过烧钱训练自己的万亿参数大模型,而是开发了一套精密的“联邦式人工智能方法”: Z 评分器(Z-Scorer):系统的核心大脑,负责实时评估来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 等多个模型的响应,挑选出针对特定任务的最优解。 探索-验证-联合策略:这是一套智能体(Agent)工作流,通过让多个人工智能系统进行“辩证协作”,互相挑战并完善推理结果。 流量控制器:简单来说,Zoom 构建了一个极其聪明的人工智能“调度中心”,通过集成而非自研,实现了“超越任何单一模型极限”的性能表现。 这一成绩在开发者社区引发了巨大的分歧。以工程师 Max Rumpf 为代表的批评者认为,Zoom 只是通过 API “套壳”...

清华姚班校友陈立杰全职加入 OpenAI

清华大学 “姚班” 知名校友、加州大学伯克利分校(UC Berkeley)EECS 助理教授陈立杰已全职加入 OpenAI,负责数学推理方向研究。其在伯克利的教职目前处于停薪留职(On Leave)状态,保留未离职。 陈立杰出生于 1995 年,16 岁获全国信息学奥赛金牌保送清华,2017 年成为首位在理论计算机顶会 FOCS 发文的中国本科生。后于 MIT 获博士学位,师从 Ryan Williams,长期从事计算复杂性、去随机化及算法下界等研究,并将理论方法拓展至 AI 安全与扩散语言模型领域。 值得一提的是,OpenAI 在去年 9 月发表的出圈论文《Why Language Models Hallucinate》中,也引用了陈立杰参与的另一篇研究《Why and How LLMs Hallucinate: Connecting the Dots with Subsequence Associations》。 与此同时,陈立杰近期参与的最新研究方向也十分 “当下”,聚焦于扩散语言模型(Diffusion Language Models),紧跟当前生成模型的重要演进路线。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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