「学习框架」共找到 2748 篇相关文章
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享!
当大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。
CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成
爱丁堡大学等团队提出 BiMotion 框架,将在 CVPR 2026 发表。它用 B 样条曲线表达运动,解决现有方法问题,有独特架构和损失函数,实验表现优,代码和数据集已开源。
【深度长文】从“会聊天”到“能干活”:OpenClaw架构深度拆解与价值挖掘
文章深度拆解 OpenClaw 架构,指出传统 SaaS 走向末路,OpenAI Operator 有局限。OpenClaw 以本地原生机制崛起,具备诸多优势,还介绍了其安全方案及五大高价值商业场景,鼓励关注学习。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理,输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务,提出强化学习方法ACNCHOR,稳定学习过程、提高推理性能。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了!最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控,存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源,提出BAM模型及Plan - and - Budget框架,实验显示其能提升准确率与效率,转向‘推理价值’范式。
别再让语音机器人“答非所问”:AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战,提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进,还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向,团队来自蚂蚁集团AI force。
推出 AnyLanguageModel:在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具,但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel,是 Swift 包,可替代 Apple Foundation Models 框架,支持多模型服务商,降低使用 LLM 难度。
AI 的本质不是算力,而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”,在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构,提出“上下文工程”学科框架,通过实验揭示智能发展规律,为AI发展指明新方向。
字节Lynx:从单张图像生成高保真个性化视频
字节推出高保真个性化视频生成框架Lynx,基于开源的Diffusion Transformer,引入ID - adapter和Ref - adapter,在基准数据集表现优异,能平衡身份保真度等,还可拓展至多模态和多主体。