「动态压缩」共找到 560 篇相关文章
OpenAI：人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上，NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠，根源是将其当成静态、单向的，提出HAA框架，强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
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。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速，现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标，梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架，还分析了检测方法演进、评测指标和数据集，为AI视频检测提供落地地图。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快，现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标，梳理四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性等，强调多层证据耦合与可解释性，还分析评测指标与数据集。
首次结合RL与SFT各自优势，动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。