「哥大团队」共找到 7284 篇相关文章
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。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题，获三大巨头支持；A2A促进独立Agent间通信，但MAS系统不成熟致其未普及；AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
智源开源EditScore：为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能
北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列，为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案，开发出 EditScore 系列模型，其在多方面表现优异，还验证了两大应用场景，有深刻研究洞见。
首个AI同事正式「入编」！CES 2026超级组织引爆
2026 CES大会上AI成核心主题，出门问问带来TicNote家族‘全家桶’。TicNote Cloud以项目为核心，让AI成团队协作者，其搭载的Shadow AI 2.0能力升级，配合硬件构建端到端工作流，开启协作4.0时代。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。
Shopify CEO考虑禁用Claude Code，因其不兼容AGENTS.md
Shopify CEO Tobi Lütke 考虑在 Shopify 禁用 Claude Code，因其坚持读取`CLAUDE.md`，与团队常用的`AGENTS.md`等不兼容，可能使开发者获不同项目规则。开发者社区给出解决办法，Lütke仍担忧大规模维护难题，Claude Code 团队称会跟进。