「掩码扩散语言模型」共找到 1311 篇相关文章
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决核心难题，实验性能超基线，为多领域应用提供落地基座。
宇树机器人被曝漏洞，机器人之间可相互感染，官方火速回应
宇树旗下多款机器人被曝存在严重无线安全漏洞，攻击者可借此实现最高权限控制，被攻陷的机器人还会自动扩散感染。发现者此前与宇树多次沟通无果后公开漏洞利用工具链，宇树回应已着手修复。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
她们估值840亿，刚发了第一个AI成果
估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架，构建标注管线，设计AgenTracer - 8B模型，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。
Claude Code 究竟牛在哪里？（以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法！）
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体，比Cursor等好用。它设计简单，提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验，给出打造类似智能体的要点，包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。
幻觉终结者，PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声，知识图谱虽能提供可靠知识，但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph（PoG）方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现，减少幻觉。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。