「自我验证流水线」共找到 1195 篇相关文章
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。
DeepSeek Harness背后的“心脏”：Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架，它原服务第三方QQ机器人，现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制，如插件、上下文等概念，还提及在DSH中的应用，展示了插件槽位和生态，最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。
我手搓的橙皮书专家，去腾讯入职了！
作者将橙皮书方法手搓成「橙皮书专家」放于 QClaw 专家广场。该专家可把陌生领域拆成地图，通过五步流水线让使用者快速搞懂。QClaw 有多种造专家入口，普通人也能借其接 AI 红利。
AMS| 西工大史子颉，高传强，王旭，林海涛，张伟伟：数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
机器狗翻了个身，国产GPU往前走了坚实一步｜甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上，机器狗“小飞”侧空翻，是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施，MT Lambda平台解决多方面问题。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
人形机器人绕不开的坎：续航问题怎么破？
人形机器人续航问题常被忽视，但它面临电池重量、行走能耗、脉冲负荷三个维度约束，标称续航在实际工况会打折，工程上可通过快速换电和提升单次充电电量应对，固态电池有潜力但有待验证。