「无训练框架」共找到 3913 篇相关文章
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
9 个加速开发者生产力的开源 AI 与 MCP 项目
Github官方精选9个开源项目，分框架与平台集成、开发者体验及AI增强编码、自动化与测试编排三大主题。各项目聚焦不同功能，如将MCP嵌入框架、语义理解辅助编码、安全执行调试等，能加速开发者生产力。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等：基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
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。
CVPR2025视频生成统一评估架构，上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分
Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出，能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，突破现有评估方法限制，更全面智能地评分。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
《动手写AI Agent》会话与记忆：记住上次聊到哪了
文章围绕《动手写AI Agent》的会话与记忆展开，指出LLM无状态、无会话持久化会让对话记录丢失。介绍了解决方案，如把对话存到磁盘及构建长期记忆，阐述设计决策并提到文件系统存储方案。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。