「表征解耦」共找到 160 篇相关文章
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
2025甲子Cool Vendor人形机器人大模型领域报告 | 甲子光年智库
甲子光年智库发布《2025甲子cool vendor人形机器人大模型领域报告》。当前人形机器人产业迎来关键转折点，产业链层级完整，大模型解决落地难题，应用场景升级。报告还呈现了产业链现状与趋势。
谢赛宁新作：VAE退役，RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束，RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器，能提供高质量重建结果，有语义丰富潜空间，支持可扩展架构，收敛快，在ImageNet图像生成效果强劲。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
当 Kafka 架构显露“疲态”：共享存储领域正迎来创新变革
沃尔玛开发者 Ankur Ranjan 与 Sai Vineel Thamishetty 长期关注 Apache Kafka 与流处理系统。文章指出 Kafka 架构现局限，介绍下一代开源项目 AutoMQ 借助云原生设计，解决其成本、扩展性与运维痛点，为实时数据流架构提供新视角。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
李飞飞自曝详细创业经历：五年前因眼睛受伤，坚定要做世界模型
在a16z播客节目中，“AI教母”李飞飞讲述创业经历。五年前眼伤失立体视觉，让她意识到其对空间交互的决定性作用。她认为真正通用智能需理解物理世界，与Martin Casado一拍即合创立World Labs，加速世界模型突破。