「复现方法」共找到 1613 篇相关文章
ICML2025|宁波东方理工大学刘野，陈云天：DragSolver：用于真实汽车风阻系数估计的多尺度Transformer方法
当汽车高速行驶，空气阻力影响车辆性能。传统风阻系数测算方法耗时久，难以满足实际需求。宁波东方理工大学等机构研究者提出DragSolver模型，能快速准确估计风阻系数，经实验验证效果优，有降本增效等价值。
AST | 西交大牛笑天、陈刚等：基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题，提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题，DTECAU - 3D解决传统U - net问题，经测试验证该框架效果良好。
联合理解生成的关键拼图？腾讯发布X-Omini：强化学习让离散自回归生成方法重焕生机，轻松渲染长文本图像
图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。
5B参数+4060Ti，10秒出图，全流程开源可复现！补齐统一多模态生成编辑的开源版图，让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及
近日，多机构联合发布统一多模态生成编辑模型DeepGen 1.0，仅5B参数，集成五大能力，4060ti 16G上10秒出图，多项指标超大4倍工业级模型。团队开源全流程代码与数据，可从零复现。
Specula在67个开源系统中找到382个深层bug，数月形式化验证缩短到几小时
截至2026年8月19日，Specula已在67个开源系统找出382个bug。它让coding agent自动生成TLA + 模型和正确性不变量，运行检查并复现问题，将数月的形式化验证缩短到几小时，降低了形式化方法使用门槛。
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。