「哥大团队」共找到 7284 篇相关文章
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
硅谷顶级团队闭门会，让Agent活下来的共识，95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上，企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败，活下来的5%符合5个共识，包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等，还提及被低估的方向。
ICLR 2026 Oral｜中科院团队提出新框架「SparseRL」，深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架，将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示，在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%，执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
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框架，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难题，实验性能超基线。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
蚂蚁再把医疗AI卷出新高度！蚂蚁·安诊儿医疗大模型开源即SOTA
蚂蚁集团联合多方开源的医疗大模型蚂蚁·安诊儿（AntAngelMed），一经发布就登顶多项医疗基准测试榜单，是迄今参数规模最大的开源医疗模型，应用门槛低，为行业示范出一条清晰路径。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove：3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove，首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务，构建数据集与创新框架，在多指标领先，代码与模型已开源。