「多场景应用」共找到 6445 篇相关文章
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
1人顶1个Infra团队！OpenAI前CTO新招，让大模型训练跌成白菜价
大模型训练正从‘作坊炼丹’进化为‘工业微调’。OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab推出Tinker，潞晨云微调SDK兼容其范式，实现算法设计与基础设施解耦，降低成本，提升人效，适用于多场景。
14.7M参数，小目标AP达到13.9%！FSDETR用频空融合重新定义目标检测
传统小目标检测问题多，2026年4月FSDETR论文提出频空融合法，用14.7M参数获13.9% APS成绩。它有SHAB、DA - AIFI、FSFPN三个核心模块，还给出训练、推理及导出ONNX部署代码。
合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架，突破‘生成模型=合成数据’传统认知，涵盖多种方法。还按应用层次划分场景，指出合成数据面临模型坍塌等挑战，正成新型基础设施。
The Batch: 920 | Nano Banana 2 在性能/价格比方面实现提升
Google发布Nano Banana 2（正式名称Gemini 3.1 Flash Image），是图像生成系统。它速度快约4倍、成本减半，支持多功能，在多个排行榜中位列前三，以低价接近文字 - 图片排行榜领先位置。
直击WAIC：萝卜快跑入选「国家队」，AI数字人技术升级，百度全栈自研杀疯了
在世界人工智能大会 WAIC 上，百度成果亮眼。萝卜快跑入选「国家队」，出海进展快，还与 Uber 合作；数字人技术升级，发布 NOVA。百度靠全栈自研技术体系支撑，目标是打造数百万个超级应用。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
AI 终于能"玩手机"了：Mobile MCP 让大模型直接操控你的 iOS 和 Android
Mobile MCP 是开源 MCP Server，让支持 MCP 协议的 AI 客户端操控 iOS 和 Android 设备，通过自然语言指令完成操作，解锁自动化测试等场景，但成功率有待提升，目前更适合探索性测试等。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。