「生成范式」共找到 3023 篇相关文章
o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
文章推荐 Implicit Chain-of-Thought 的最新进展 SIM-CoT，它直击隐式 CoT 核心痛点，用辅助解码器让隐式推理可解释。推理零额外开销，效果猛，研究已中稿 ICLR 2026，论文等均已开源。
AI生成内容行标来了！工信部立项管理，欢迎参与起草
据工信部通知，清华大学牵头的《元宇宙 共性服务 数字内容管理要求》行业标准获批立项并征集起草单位与专家。此为全国首部聚焦元宇宙数字内容标准，覆盖多环节，助力产业健康发展。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
交大高金朱宁：经济学家视角下AI时代的范式思维转变 | MEET2026
上海交通大学朱宁在大会指出，AI使稀缺概念改变、经济学逻辑动摇，带来全球财富分配、贸易和社会伦理法律等问题，还模糊了工作界限，建议人们思考与AI共生。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
长视频生成可以回头看了！牛津提出「记忆增稳」，速度提升12倍
牛津大学团队提出VMem，把「看过什么」写进几何小片，用基于3D几何的记忆索引替代短窗上下文，实现「一致性更强、资源更省、速度更快」，实测速度比常规管线快约12倍。