「测试时路由框架」共找到 3168 篇相关文章
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
Agentic的风又吹到了世界模型~
这篇42位作者联合完成、综述400余篇工作的论文，第一次用'能力×法则'双轴框架，把所有叫'世界模型'的系统放到同一张地图上，为领域建立公共语言，还得出了关键结论。
GPT-5.2降智遭全网差评！奥特曼慌了
OpenAI推出GPT - 5.2，却未打赢谷歌。第三方数据显示Gemini 3 Pro更优，GPT - 5.2在多项基准测试表现不佳，可信度不如GPT - 5.1，遭开发者吐槽。OpenAI为此调整策略，但仍处被动。
OpenAI 盲测新模型不如 Nano Banana Pro？曝 Altman 要暂停 Sora，死磕 ChatGPT
近日，网友发现 Notion 或在测试 GPT - 5.2。OpenAI 盲测新图像模型‘Chestnut’和‘Hazelnut’，结果接近 Nano Banana Pro，但生成图未获好评。Altman 调整战略，暂停 Sora 死磕 ChatGPT，本周将推 GPT - 5.2。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解，现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架，围绕几何约束与表面正则化设计，在多数据集超现有方法，兼顾精度、完整性与效率，为多领域提供支持。
刚刚，Claude Sonnet 4.5重磅发布，编程新王降临！
北京时间今天凌晨，Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，被定义为全球最强代码模型。它在多方面有显著突破，Anthropic还对全线产品更新，其在多项测试表现出色，且对齐性更好、更安全。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。