「预训练范式」共找到 2905 篇相关文章
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
14.7M参数，小目标AP达到13.9%！FSDETR用频空融合重新定义目标检测
传统小目标检测问题多，2026年4月FSDETR论文提出频空融合法，用14.7M参数获13.9% APS成绩。它有SHAB、DA - AIFI、FSFPN三个核心模块，还给出训练、推理及导出ONNX部署代码。
龙虾之后，为什么说「主动式智能」才是Agent的终极形态？
OpenClaw爆火展现AI Agent主动性，但止步屏幕。Looki最新上线Proactive Intelligence Engine，将自动驾驶工程范式迁移到可穿戴设备，实现从被动到主动的跨越，面临技术和隐私挑战。
必看！SEO、AEO、GEO、AAO是什么，如何做，实际应用举例，适合谁做及如何协作？
文章由白杨SEO撰写，介绍SEO、AEO、GEO、AAO概念、做法、应用及适用企业，强调它们是互补的搜索营销手段，还介绍了AI搜索优化GEO第二期训练营相关信息。
刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
GPT4核心成员、清华校友赵晟佳任Meta超级智能实验室首席科学家
Meta约一个月前宣布建立「Meta超级智能实验室」，为重振Llama雄风招揽人才。扎克伯格任命GPT4核心成员、清华校友赵晟佳为该实验室首席科学家，其履历亮眼，新研究范式或指明Meta科研方向。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
2026年必须搞懂的20个 Agent 工程概念（运行机制篇）：大白话一次讲清。
文章聚焦Agent工程运行机制，介绍20个核心概念。如Agent与ChatBot区别在于会‘做’；Harness是模型运行框架；Execution Model决定思考行动范式等，还给出各概念工程实践建议。
黄仁勋CMU演讲：取代你的是会AI的人，所有人同一起跑线，奔跑吧
卡内基梅隆大学毕业典礼上，黄仁勋发表演讲。他指出AI不太可能取代人，但善用AI的人可能取代他人。他还提及计算范式转变，新工业带来新潜能，呼吁毕业生全力奔跑塑造未来。