「AI可解释性」共找到 11762 篇相关文章
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
OpenAI拿IMO金牌是火了，但惹怒大批人：抢发炒作，抢学生风头
OpenAI宣布其模型在IMO竞赛得分35/42获金牌，十分高调。但IMO曾要求AI公司赛后一周公布结果，避免抢学生风头。谷歌很低调，OpenAI却提前公布，引发不满。此外，其金牌成色也遭质疑。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
10项评测痛打GPT-4o！智源重磅开源全球最强具身智能大脑
近日，智源研究院开源具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。RoboBrain 2.0在多项权威具身智能基准上刷新纪录，RoboOS 2.0创新性集成MCP协议与无服务器架构，二者双擎联动推动机器人迈向群体智能。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。