「演化规律」共找到 145 篇相关文章
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。
国内第一视角数据最早押注者，北大卢宗青：隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径，创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线，成本低、推理快，还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
阿里“快乐马”团队再出手！正面叫板谷歌 Genie 3，世界模型 HappyOyster 来了
4月16日，阿里发布世界模型产品HappyOyster，由ATH创新事业部团队研发。它与谷歌Genie 3同属世界模拟器流派，采用长跨度世界演化建模，有漫游和导演两大核心能力，在多方面呈现差异化优势。
陶哲轩对谈 OpenAI 高管：“试错成本”无限趋零，AI 正在把数学变成一门重工业
菲尔兹奖得主陶哲轩与OpenAI顶尖科学家Mark Chen对谈，探讨AI在数学研究中的能力、缺陷与演化路径。指出AI试错成本低，在数学领域发展潜力大，虽目前有局限，但正改变数学研究方式。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
颠覆传统认知！顶尖架构师眼中，决定职业生涯上限的不是技术能力｜独家对话一线架构大佬 Christian Ciceri
在软件开发与AI浪潮融合背景下，架构师面临新挑战。InfoQ采访Apiumhub联合创始人Christian Ciceri，探讨‘可度量、可演化的架构’理念及AI影响，Ciceri强调AI辅助而非替代人，架构需团队共创。