「数学构造」共找到 378 篇相关文章
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
刚刚，GPT-5.5 Instant全员免费！数亿人的ChatGPT变了
OpenAI深夜推出GPT - 5.5 Instant，全面接管ChatGPT默认模型且全员免费。它亮点诸多，如幻觉率暴降、数学成绩提升、回复字数减少、记忆和个性化功能升级等，三个月后GPT - 5.3将退役。
用Diffusion构建「AI虚拟细胞」，14项指标霸榜！Mila唐建团队破解单细胞「破坏性」测序难题
Mila唐建团队发表PerturbDiff，跳出前人认知盲区，将“细胞群体的概率分布”视为随机变量。它引入数学工具建模，让MMD内生于体系，在多项基准测试霸榜，还提供应对数据稀缺的思路。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
刚刚，Ilya又发神图「思考者」！AI芯片海洋上在想啥？
AI圈神秘领袖Ilya在Instagram上传画，画面是「思考者」踩在芯片Die Shot上，引发全网解读。同一时间，OpenAI公布数学成果、升级Codex，还传准备秘密提交IPO招股文件，引发新一轮狂欢。
陶哲轩震撼！数学家1975年埋下的「坑」，被AI和全球网友用48小时填平了
2025年12月，困扰数学界50年的Erdos#1026问题被攻克。陶哲轩宣布，在AI辅助下人类团队仅用48小时就完成证明。传统方法可能需数周甚至数月，AI带来全新理解，生成了新数学洞见。
谷歌给「AI解数学题」神话降温：能摘低垂果实，但过程依然痛苦
谷歌用Gemini对700个Erdős猜想做攻关实验，推进13个问题。但他们指出，这并不意味着AI能自动做数学研究，其背后核验等成本远超想象，还需警惕‘潜意识抄袭’。