「生理学实验」共找到 1620 篇相关文章
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。
OpenAI公开62页核心手稿！AI连破十大「菲尔兹奖级」难题
OpenAI公开62页核心手稿，展示GPT对十大「菲尔兹奖级」数学难题的完整推演，涵盖高维球体堆积、非sofic群构造等。仅花2000美元Token成本，引发全网热议，被指或为GPT - 6，强化学习大佬称像“奇点前夜”。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。
拖更三年，北大校友翁荔最新长文刷屏！
前OpenAI副总裁Lilian Weng发布拖更三年的长文《Scaling Laws, Carefully》，指出AI行业依赖的Scaling Laws远比想象脆弱。OpenAI和DeepMind对算力分配结论相反，且Chinchilla方法论也有问题，同时数据快用完，经典公式前提在崩塌。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
ICLR 2026 | 救命，手机Live Photo重选封面终于不糊了
vivo 蓝图实验室与南开大学联合发布研究，被 ICLR 2026 接收。该研究定义了 Live Photo 重选封面帧修复任务，提出 LiveMoments 方案，利用原始封面帧作参考提升画质，实验表现优，应用场景广。
AI 时代的人们，正在两极分化
文章指出人们对AI的认知正出现巨大裂缝，Karpathy将人分为两拨，一拨用免费版ChatGPT后认为AI不过如此，另一拨花高价订阅前沿模型感受其惊人进步。不同用户群体使用的AI能力代差大，还提及使用时长维度。