「Gemini研究团队」共找到 5141 篇相关文章
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
清华紧逼谷歌，AI顶会NeurIPS论文数第二！中国占半壁江山
NeurIPS 2025呈现前所未有的撕裂感，清华大学以微弱差距逼近谷歌。中国AI完成从数量堆叠到底层架构创新的「质变」，阿里千问团队获最佳论文奖，中国学者因签证问题有了墨西哥城卫星会场。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
GPT-4V仅达Level-2？全球首个多模态通才段位排行榜发布，General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench，构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力，General-Bench覆盖多模态任务，排行榜分多层次榜单，目前各模型段位差异大，Level-5空缺。
就业恶化AI不背锅！经济大周期下AI取代的技能依然很重要
研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
进攻是最好的防守：超级平台为何「不得不」对AI智能体出手？
上海交通大学团队提出，超级平台“必须”攻击AI智能体，以守住其作为数字流量守门人的地位。研究从守门人理论分析反击原因，还阐述平台应对策略、攻击策略特点约束，最后强调要推动建设性技术治理生态。