「进化计算」共找到 1268 篇相关文章
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
这种“半光半物质”粒子，有望补上AI光计算最后一块拼图
宾大物理学家 Bo Zhen 团队造出激子－极化激元，用约 4 飞焦能量完成光信号全光开关切换。光子计算在非线性环节依赖电子器件，该成果有望补上缺失环节，但距商用还有关卡。
国科大 ｜ 提出进化算法：EvolKV，自适应分配KV Cache，预算降至1.5%！
键值缓存（KV cache）是大模型快速运行核心技术，但输入文本越长，存储和处理问题越突出。国科大提出进化算法EvolKV，自适应分配KV Cache，实验显示其效果显著，预算可降至1.5%。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
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。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。
迎接智能体的「觉醒时刻」：EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发，AI 向自我演化智能体跃迁，但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS，它依托核心算法与进化引擎，提升任务成功率，解决多项技术难题。
网页智能体新突破！引入协同进化世界模型，腾讯AI Lab提出新框架
腾讯AI Lab提出WebEvolver框架，引入协同进化的世界模型，让智能体在真实网页环境中性能提升10%，突破现有基于LLM的网页智能体瓶颈，还通过实验验证了其有效性和对网页状态变化的预测能力。