「自主实验」共找到 1832 篇相关文章
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
科技CEO用ChatGPT+基因数据定制癌症疫苗！肿瘤缩小50%
科技从业者Paul的爱犬Rosie患罕见癌症，传统治疗难见效。他借助ChatGPT、AlphaFold等，结合基因测序数据，联合科研机构为狗狗定制mRNA癌症疫苗，使肿瘤缩小50%，但自主研制引生物安全担忧。
The Batch: 921 | 美国战争部弃用 Anthropic，转而拥抱 OpenAI
OpenAI与美国战争部达成协议，为其提供能处理机密信息的AI系统，取代Anthropic Claude。此前Anthropic因限制技术用于军事监控和自主武器，与白宫对峙，被列为供应链风险，Anthropic将起诉政府。
12小时登顶OpenAI MLE-bench！上海AI Lab开源算法进化框架MLEvolve
上海AI实验室开源算法进化框架MLEvolve，12小时登顶OpenAI MLE - bench榜单第一。它是自进化机器学习系统，在75道Kaggle竞赛题上奖牌率达61.33%，为AI自主算法设计提供新方案。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。