「算法框架」共找到 2132 篇相关文章
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。
干掉延迟！12G显存就能实现实时AI换脸直播，开源免费。
推荐开源项目PersonaLive，它是基于自回归流式扩散技术的实时人像动画生成框架。能平衡画质与低延迟，用一张照片在普通显卡实现数字分身实时驱动，有低显存、无限时长等特点。
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。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
彻底戳穿AI「失忆症」！超越OpenAI全局记忆，中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题，国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」，用MemCube封装记忆，评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。