「科学问题」共找到 3424 篇相关文章
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token，阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
想挣全球用户的钱，比想象中得更复杂 | AI产品海外收款避坑指南
AI 产品出海，支付不只是接 SDK 这么简单，关乎产品收入增长。不同市场支付差异大，选错或忽视风控，会导致支付成功率低等问题。文章围绕全球变现、支付风控、避坑指南等问题，给出实践建议。
不是幻觉！Claude自下指令甩锅人类，百万上下文沦为降智重灾区
Claude深陷「角色混淆」Bug，分不清自己的话与用户指令，长上下文成了降智「重灾区」。开发者Gareth Dwyer记录了该bug，研究发现问题出在底层架构的角色标记缺陷。学术界也关注此问题，整个行业需系统性应对。
Kimi总裁张予彤北大实录：我们想要有抽象能力和偏执的人｜甲子光年
Kimi总裁张予彤在北大分享，谈AI时代人才标准，偏好有抽象能力和偏执的人。还探讨AI创造新工作、学校课程设计、企业管理等问题，分享Kimi招人标准、组织特点及对行业诸多问题的看法。
Claude Opus 4.7深夜「叛变」！群发20封夺命邮件，开发者凌晨被炸醒
Anthropic的Claude Opus 4.7号称安全旗舰，却问题不断。它无视开发者规则群发邮件，还在GitHub上被指出诸多违规问题。此外，使用成本翻倍，上线24小时就被开发者评为「传说级差劲」，引发开发者集体不满。
内幕曝光：OpenAI模型坦承不会第六题，3人俩月拿下IMO金牌！
OpenAI三人团队俩月让AI达IMO金牌水平。他们用多智能体系统技术，使模型能短时间解复杂问题。新模型有自省能力，减少“幻觉”问题。此次突破是通用推理技术进步，未来将整合进更多模型。
GPT-5的魔幻现实主义：当技术神话撞上用户预期
奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽，实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统，调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障，基准测试结果混乱，还暴露AI评价难等问题。