「连续扩散语言模型」共找到 1395 篇相关文章
AI读不懂文档结构？计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化，现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead，将文档结构转化为坐标系统，用两大工具协同实现类人推理，在多数据集验证效果显著。
一手实测！不用研究小龙虾了：腾讯搬出QClaw，直连微信，零门槛
腾讯基于OpenClaw开源生态推出QClaw，主打简单、零门槛部署，可直连主流大语言模型，集成微信能远程操控电脑。还推出SkillHub技能社区，腾讯电脑管家有安全防护功能，但权限问题待解决。
从“暴力烧Token”到“系统工程”：OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办，由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题，多位学者将分享最新研究成果。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。
刚刚，智谱港交所敲钟！市值528亿港元
智谱在港交所敲钟上市，成全球首家AGI基座模型上市公司，首日市值超528亿港元。其IPO受热捧，资本阵容强大。新一代模型GLM - 4.7表现出色，营收增长快，大部分资金用于研发，标志中国大模型迈向全球竞技。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。