「循环深度Transformer」共找到 1099 篇相关文章
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。
悟空AI Agent再进化:连斩魔搭社区SWIFT框架RCE 0day漏洞
腾讯悟空AI Agent对魔搭社区SWIFT框架开展深度安全审计,通过人机协同发现两个较难利用的RCE 0day漏洞,获官方致谢。该框架在易用性和高效性上表现出色,此次发现推动了其安全性提升。
Hinton上海演讲:大模型跟人类智能很像,警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》,指出人类可能是大语言模型,也会有幻觉,但大语言模型优于人类大脑,知识传递高效。他呼吁建立国际社群,培养不夺权的好AI。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
Cursor 1.0 正式上线,写代码、审代码,一站式全能!多项功能体验升级!
Cursor 1.0正式发布,带来多项重磅升级。有自动代码审查与BugBot、后台智能体全面开放、Jupyter Notebook深度集成等功能,还引入记忆系统,升级一键集成与可视化体验。在对手被封杀背景下这次升级意义重大。
通用 Agent 向左,Agentic Browser 向右
作者五一深度体验了Fellou,认为它和Manus走不同路线,Manus专注做Agent,Fellou做基于浏览器的全新系统。还介绍了Fellou核心功能,也指出其上手门槛高、执行慢等不足,认为发展尚早,值得期待。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
AI4S智能体「井喷」,这个智能体登顶多项评测榜单,实现产业落地
2026年是AI4S「智能体元年」,科研智能体产品密集发布,行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先,其全链路闭环系统补齐传统短板,已在多领域落地验证。
谁不想要一条会飞的鱼呢?他们造了个会捣蛋的机器人,拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion,获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人,探讨其与人的关系、交互可能,虽面临浮力 - 质量循环等挑战,但对其未来充满期待。