OpenAI研究科学家、德扑之父Noam Brown第一时间转发了新研究，并称我们通过o1开发了一种scale测试时计算的新方法，但它并不是唯一的方法，也可能不是最好的方法。很兴奋可以看到学术研究人员朝着这个方向，探索出新的方法。

OpenAI o1团队成员 Noam Brown 表示，o1的大规模计算可能不是最好的方法，很高兴看到有学者在提高推理能力上探索新的方法。 数据生成 的核心是将测试任务中蕴含的输入输出对关系，通过数据增强的方式最大限度地利用，可具体分为两个步骤。

【ITBEAR】麻省理工学院（MIT）信息与决策系统实验室（LIDS）近日公布了一项关于生成式AI模型导航能力的研究结果，引发了业内关注。该研究指出，尽管这类模型在提供纽约市导航指引时表现近乎完美，但实际上并未形成准确的地图认知。 在研究过程中，研究人员尝试对部分街道进行封闭，并设置相应的绕行路线。结果显示，这一微小变动导致生成式AI模型的性能大幅下滑。具体来说，当仅有1%的街道被封闭时，模型的准 ...

麻省理工学院(MIT) 的研究人员最近提出了测试时训练”(Test-Time Training, TTT) 的新方法，并在抽象推理挑战赛 (ARC) ...

可穿戴设备如智能手表和健身追踪器与我们身体的部分互动，用来监测和了解内部过程，比如心率或睡眠阶段。 如今，MIT 的研究人员开发出一种可穿戴设备，能够在体内单个细胞上执行类似功能。 这些无电池、亚细胞尺寸的设备由柔性聚合物制成，设计上能够 ...