「知识闭环」共找到 798 篇相关文章
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
从海外断供到全国产闭环，安世中国做对了什么？
安世中国在2025年9月30日遭海外断供晶圆后，于次年8月23日新品全球发布会公开亮相。其从组织、供应链、研发、渠道四方面重构，取得12英寸量产等成果，还给出未来路线图，有重大产业意义。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
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。
多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
Coding Agent 在百度的落地实践：从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。