「量化误差」共找到 241 篇相关文章
GPT-5.5反杀Claude登顶，AI编码旧榜不准了？
Datacurve推出新基准DeepSWE，号称「零污染」，用113道原创题挑战旧编程榜单。它使GPT和Claude名次逆转，揭示旧基准验证误差大、存在作弊现象，虽有局限，但反映编程基准竞争转向抗污染和验证可信。
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法？南大团队提出等本位和轨迹，揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。
Meta重返开源！30B本地Agent塞进24GB显存，LeCun火速力挺
Meta重返开源，推出开源模型Muse Glimmer，参数30B，经量化后一块24GB消费级显卡就能跑通，拥有完整Agent能力。Meta还预告Muse Spark 1.2开放权重版本将发布，扎克伯格称会恢复发布部分开放模型。
Unsloth让大模型跑在手机上！
Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。
告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
在AI编程工具普及的当下，有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案，支持多种工具和操作系统，有轻量化、用户无感等特点，已和Aone合作。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。