Multi-Agent系统常“翻车”,伯克利揭秘惊人真相
想象一下,你组建了一个团队:程序员、测试员、项目经理各司其职。结果交付的产品漏洞百出,团队成员互相甩锅,甚至有人擅自篡改需求——这不是职场剧,而是当前多智能体LLM系统的真实写照!
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十几年前,儿子在加州大学伯克利分校读书,Kristi在加州大学伯克利分校做访问学者,我也前前后后在这座小镇生活了大半年,有缘感受这里丰富而温馨的文化氛围。
在当今全球音乐教育版图中,伯克利音乐学院宛如一颗璀璨夺目的明星,散发着独特而迷人的光芒。它是无数怀揣音乐梦想的年轻人心驰神往的求学圣地,被誉为流行音乐的殿堂。自1945年创立以来,伯克利音乐学院始终坚定不移地走在现代音乐发展的最前沿,以其卓越的教学质量、前沿的
在学术界与创业圈交织的璀璨星空中,加州大学伯克利分校的Pieter Abbeel教授无疑是一颗耀眼的星辰。近日,Abbeel在社交媒体上自豪地盘点了他实验室孕育出的15位AI创业者,这些创业者携手创立了12家估值高达3700多亿美元(折合人民币约2.67万亿)
而在八十年代末,小虎队刚出道也是迅速红遍娱乐圈,短短几年横扫亚洲乐坛。
新的一年开始啦,同学们在经历了“痛苦”的赶DDL之后,也迎来了斩获offer的“丰收季”。Impact Studio集结各位学长学姐们,从个人经验出发,涵盖作品集制作、留学选择、申请过程等多方面信息,帮助新学子们在留学之路上少走弯路、更加顺利的前进~
自己的朋友在国内连二本都考不上,后来选择了一所美国社区大学,现在居然成功转学到了加州伯克利大学,一跃成为U.S.NEWS排名17的学校的学生。
瑞财经 王敏2月27日,据耀途资本官微,生物可再生塑料领域创新企业赋澈生物(FutureBio)完成了数百万美元的天使轮融资,由耀途资本领投,险峰长青、晶泰科技、CapitalO、IMOVentures跟投,跃为资本担任独家财务顾问。
这个talk是一周前Deepseek发布r1版本之后才临时加进来的,主讲人甚至在开讲前俩小时还在做PPT,足以见得主办方对此很重视,人满为患也说明听众对此很感兴趣。
研究人员首次探讨了大型语言模型(LLMs)在问题生成任务中的表现,与人类生成的问题进行了多维度对比,结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题,且在问题生成中对上下文的关注更均衡。
本篇内容选自伯克利大学教授 Stuart Russell 的一场演讲。他以出人意料的角度切入 AI 伦理问题,将现代 AI 比作“一只会吃人的巨型飞鸟”,警示我们正在打造一个既不了解其运作机制,也无法预测其行为的黑箱系统。
在当前AI快速发展的关键时期,我们需要听一听真正的专家怎么说。本文整理自Stuart Russell在12月的World Knowledge Forum上的重要演讲。作为加州大学伯克利分校人工智能系统中心创始人,以及被誉为AI领域"圣经"的《人工智能:一种现代
近日,美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室使用机器学习技术发现了性能破纪录的薄膜电容材料。传统寻找聚合物需要通过反复的实验,研究人员通过训练机器学习模型筛选近50000种聚合物,获得了3种耐高温和强电场、储能密度高和易于合成的聚合物。相关研究成果2024年12月5
还记得 OpenAI 前首席科学家伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)在 2024 年神经信息处理系统大会(NeurIPS,Neural Information Processing Systems)上的“预训练即将终结”发言吗?他之所以这样说是因
还记得 OpenAI 前首席科学家伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)在 2024 年神经信息处理系统大会(NeurIPS,Neural Information Processing Systems)上的“预训练即将终结”发言吗?他之所以这样说是因
效力于加州大学伯克利分校的安德烈-斯托亚科维奇本场比赛状态出色,他出战35分钟,15投11中,三分1中1,罚球9中7,砍下30分,另有2篮板1助攻1抢断进账。
Berklee Online在Meta Horizon Store发布了一款免费VR听力训练游戏「伯克利在线听力训练」(Berklee Online Ear Trainer)。这款VR应用旨在帮助音乐家训练耳朵,以便更好识别和再现音高、节奏和和声等音乐概念。
近日,#王源 跑调# 的话题在网络上引发热议。在湖南卫视跨年晚会上,王源献唱了一首歌曲,虽然谈不上跑调,但给人一种每一句都在跑掉的边缘疯狂试探的感觉。那么,究竟是什么原因导致了这种情况呢?
咱今儿就唠唠这高学历毕业生求职这档子事儿。您瞧,就有这么个北京中央财经大学的计算机硕士,要求真不算高,就盼着能找个双休,有五险一金,给开个 10K 工资,每周加班别超两天,坐地铁通勤四个小时以内,能满足三点就成。结果呢,这两年换了仨工作,没一个干长的。要么是公
究其原因,语言中蕴含大量序列信息,能做更深入的推理;而视觉模型的输入内容更加多元、复杂,输出的任务要求多种多样,需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知,传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理