「自回归扩散框架」共找到 1996 篇相关文章
76%程序员依赖AI？代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程，代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架，有项目级代码生成等优势，能评估代码安全、质量与稳定性，未来将扩充功能，邀开发者参与。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等：使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型（Time - LLM）与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号，再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。
0成本升级，快手OneSearch-V2全量上线，生成式搜索进入「懂你」时代
快手技术团队在 OneSearch 基础上推出 OneSearch-V2 框架，解决电商搜索复杂查询理解不足等问题。该系统全量上线，不增成本与时延，业务收益显著，还缓解信息茧房与长尾稀疏问题。
从0开始，在国内用上Claude Code的终极保姆教程来了。
作者应朋友要求，推出Claude Code小白教程。介绍其为优质Agent框架，适配多种模型，国内使用不封号。详细讲解Mac和Windows系统下的安装、接模型、启动步骤，还提及CLAUDE.md文件设置。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。