「生态理论框架」共找到 2557 篇相关文章
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
生成式推荐补上关键一环！语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID，可现有语义ID常先学好再冻结，与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架，让推荐损失参与语义ID学习，还设计策略解决训练问题，实验表现佳。