「蒙特卡罗注意力」共找到 215 篇相关文章
刚刚，机器人练成了宁次的「白眼」：∞帧画面边看边3D重建我们的世界！
蚂蚁灵波开源的LingBot - Map模型实现无尽流，可看∞帧视频稳定实时3D重建。它打破“既要实时、又要记路、还要省显存”的不可能三角，在多项测试中表现优异，补齐具身智能关键拼图。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
氛围编程后，Karpathy又双叒有新「脑洞」！PDF将死，未来99%是AI氛围阅读
Karpathy提出未来研究论文不应是PDF格式，未来99%注意力将来自AI，科研成果应为AI优化。此观点源于生物学家Michael Levin关于为AI写作的讨论，引发众多科技思想者回应。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
模型宣称的“百万字处理能力”是真本事，还是营销噱头？LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
AI教父Hinton首爆十年前拍卖：我早已内定谷歌必赢！
NeurIPS 2025访谈中，AI教父Hinton和Jeff Dean回顾AI发展。Hinton透露Scaling顿悟源于Ilya演讲，还谈及AlexNet、谷歌大脑诞生等。二人探讨Transformer、Gemini，也对AI未来发展方向发表看法。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构：AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破，ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间，完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验，发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构，且已开源。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。
把20亿参数装进胸针？高通补齐了个人AI生态的最后一块拼图
在MWC巴塞罗那展会上，人们渴望专属AI智能体。高通认为AI须进驻微型载体，推出骁龙可穿戴平台至尊版，将AI运算能力延伸到微型设备，其还构建以用户为中心的生态，让私人助理融入生活。