「语言偏置」共找到 1115 篇相关文章
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
将 AI 注入 Java 应用程序
文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开，以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例，介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型（LLM）交互，还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。
刚刚！Qwen3深夜升级，碾压Kimi K2和DeepSeek V3
通义千问更新旗舰版Qwen3模型，推出Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507 - FP8。新模型通用能力显著提升，在多测评中超Kimi - K2等模型，还增强多语言覆盖等性能，已在魔搭和Hugging Face开源。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
AI 陪伴赛道，会诞生下一个「泡泡玛特」吗？ | GAIR Live
AI科技评论组织“AI陪伴”线上圆桌，多位从业者探讨AI陪伴是否伪命题、不同人群接受度、产品核心价值等，还讨论IP对AI硬件的重要性、硬件与软件优势、是否出海等问题。
将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？
文章围绕将思维链（CoT）引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变，分析分层架构与端到端模型两种技术路径，还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
Token纪元：从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命
文章指出，AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”，但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标，当前AI算力网络停在2G时代，AI劳动力崛起将重构就业，Token或引发文明跃迁。
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。