「港交所」共找到 322 篇相关文章
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
7.3K Star！港大开源神作，集问答、可视化、出题于一身的 AI 超级导师！
香港大学 HKUDS 开源的 DeepTutor 是爆火的个人学习助手，集文档问答、可视化讲解、智能出题、深度研究于一体，解决自学痛点，还给出了快速入手步骤。
多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。
对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
本文是甲子光年对港大黄超、任旭滨的访谈实录。二人介绍多个开源项目，如nanobot、ClawWork、CLI - Anything等，探讨OpenClaw热潮，认为焦虑与机会并存，还分享团队开源理念与研究方向选择方法。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
SIGGRAPH Asia 2025｜电影级运镜一键克隆！港中文&快手可灵团队发布CamCloneMaster
香港中文大学与快手可灵团队联合提出运镜可控视频生成框架CamCloneMaster，引入‘参考即用’范式，告别对相机参数依赖。其训练、测试代码和数据集均已开源，在各项指标上优于SOTA方法。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA，支持音视频 Token 跨模态交互，引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示，它用约 190 万条数据就达先进水平。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。