「性能降智」共找到 1956 篇相关文章
GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
让机器人学会“预判接触”：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键，但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD，推进到 one-for-all 范式，在多源数据集训练一次即可迁移，实验表现优异。
刚刚，Claude Code 推出 Routines，让 AI 自动帮你值夜班
Claude Code 上线 Routines 新功能，支持定时、API、GitHub 事件三种触发方式，可叠加使用。它跑在云端，接入外部连接器，面向所有付费用户开放，目前处于 Research Preview 阶段。
给 iPhone 装个“最强本地大脑”：Google 开源模型 Gemma 4
Google 4 月初发布开源模型 Gemma 4，可离线运行在 Google AI Edge Gallery 上。它在多项基准表现出色，采用 Apache 2.0 协议，开发者可集成到 App。还介绍了在 iPhone 离线使用方法及适用场景。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。