「AI前沿研究」共找到 10872 篇相关文章
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
阿里一口气发了N款新模型，让我们向源神致敬。
阿里云栖大会发布众多模型，如Qwen3-Max对标顶尖模型，Wan2.5支持音画同出，Qwen3-VL开源且跑分出色，Qwen3-Omni是全模态模型等。发布会上阿里股票涨飞，其构建了全模态、全场景超级生态。
刚刚，DeepSeek论文登上Nature，更多细节披露！
9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
81岁甲骨文创始人冲上首富！难怪马斯克念念不忘OpenAI
美股开盘后甲骨文股价一度狂飙43%，将81岁创始人拉里·埃里森送上全球首富宝座。因甲骨文披露与OpenAI的3000亿美元算力采购协议，此合同属“星际之门”计划，对双方而言是高风险豪赌。
极佳科技朱政：世界模型会进化成 VLA 的下一代｜具身先锋十人谈
具身智能领域数据难题待解，极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器，长期或与VLA融合。其团队成果显著，还将探索多维度建模与数据配比优化。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
小小具身智能成果，高中生在腾讯拿下！
腾讯2025星火挑战周上，八十余位高中生聚焦前沿课题取得诸多成果，如具身智能成果获张正友点赞。课题涉及具身智能与机器人、长文本理解等方向，不少项目有实用价值，68名同学获清北offer。
dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点，但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat，有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计，实验显示其在多指标上领先基线方法。