「记忆增强型大语言模型」共找到 1922 篇相关文章
GPT-5.5全球首破!0源码盲写程序,编程AI进入新纪元
全网AI交白卷的ProgramBench编程基准,被GPT-5.5首破。它能0源码盲写程序,同一题用C和Python两种解法通过测试。相比之下,Opus 4.7表现不佳。这揭示推理算力成编程AI核心变量。
重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。
CVPR 2026|突破3D空间推理瓶颈:北大联合南科大提出QuatRoPE,让大模型精准理解三维物体关系
北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE,改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰,构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收,代码与模型已开源。
Claude Opus 4.7发布:更严谨的长任务处理与自我验证能力
Anthropic发布Claude Opus 4.7模型,相比4.6版处理长任务更严谨,能自我验证输出。它在视觉、指令遵循、记忆等能力上提升,企业级应用表现出色,还有新功能与安全特性,不过使用成本更高。
The Batch: 941|盲人辅助模型中的隐患
视障患者用AI评估外貌引发关注。失明记者Milagros Costabel撰文探讨用视觉语言模型作“虚拟镜子”的挑战与隐患,如AI会给出评判性反馈,心理学家担心这加剧抑郁焦虑。产品应提供客观解读。
最近 AI 前端这块,我先做了个盘点:截图、Figma、MCP、Skills
文章盘点了AI前端相关内容,介绍Skills各指导层及执行增强层、样本资产层特点,还分析AGENTS.md、DESIGN.md等6种事物争夺AI前端中间层解释权的情况,指出不同介质切分链条不同截面。
CVPR 2026|AI开始会拍电影了:一分钟十镜头,全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,建立跨镜头记忆机制,设计关键模块,实验表现好,为视频生成打开新可能。
AI读不懂文档结构?计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化,现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead,将文档结构转化为坐标系统,用两大工具协同实现类人推理,在多数据集验证效果显著。
一手实测!不用研究小龙虾了:腾讯搬出QClaw,直连微信,零门槛
腾讯基于OpenClaw开源生态推出QClaw,主打简单、零门槛部署,可直连主流大语言模型,集成微信能远程操控电脑。还推出SkillHub技能社区,腾讯电脑管家有安全防护功能,但权限问题待解决。