「声明式框架」共找到 2220 篇相关文章
CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像?ID-Patch带来新解法
本文围绕个性化多人图像生成展开,指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足,提出全新的ID-Patch方案,阐述其设计思路、实验效果等,还探讨了提升空间与未来方向,该方案在多人物图像生成中有突破式提升。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率,0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架,让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态,用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择,在数学竞赛基准测试中表现出色,还能离线筛选数据,但在开放域问答有难题。
第二代InfLLM开源,同尺寸快三倍!零参数,可训练稀疏注意力
新智元报道,清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2,仅用5B长文本词元就能完成训练,相比稠密注意力机制有显著加速,性能接近传统稠密模型。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练,谁能看懂机器人的微操?
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》,把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场,评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳,开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈,实战超人类手写奖励。
用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动,顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动,与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它;Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
蚂蚁Ring-1T正式登场,万亿参数思考模型,数学能力对标IMO银牌
10月14日凌晨,蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场,这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色,数学能力达IMO银牌水平,还展示了强大的代码、推理、写作等能力,其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。
张一甲:2025人工智能产业30条判断 | 甲子光年
甲子光年创始人张一甲在「2025甲子引力年终盛典」发布《轰然成势 万象归一:2025人工智能产业30条判断》报告。报告指出AI已“轰然成势”,进入“默认式AI”时代,还从技术、产品、产业、社会等方面给出30条判断。