搜索：清华团队研究

「清华团队研究」共找到 4762 篇相关文章

从视觉压缩，到视觉记忆：MonkeyOCRv2以重建保留文档页面证据

文档视觉编码器对LLM理解和推理很重要。MonkeyOCRv2提出‘重建即文档视觉记忆’，通过多组实验验证其有效性，还发布MonkeyDoc v2数据集，推动公平比较的研究文化。

西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞，用自动化框架测试主流大模型，平均混淆率38.6%，多数混淆响应会“静默失败”，超半数达高危害级别。

随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。

澳大利亚研究借助AI工具设计出能与ChuA结合的蛋白质，抑制大肠杆菌等细菌生长。这些蛋白质像“分子锁”，阻断细菌获取血红素，降低耐药风险，开创“非抗生素”抗菌新范式。

Anthropic扩展Claude Managed Agents平台，推出自托管沙箱和MCP隧道功能。自托管沙箱公测，支持多服务商运行工具；MCP隧道处研究预览，可让代理连私有MCP服务器，满足企业管控需求。

Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。

中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。

香港科技大学研究发现，大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界，成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架，实验有效，还给出隔离压缩防御方案。

研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。

西安电子科技大学郝跃院士团队在半导体材料领域取得关键突破，解决芯片散热与性能瓶颈问题。他们开发“离子注入诱导成核”技术，革新界面热阻，提升器件性能，应用前景广阔。