「自适应推理框架」共找到 3380 篇相关文章
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
AAAI 2026 | 革新电影配音工业流程：AI首次学会「导演-演员」配音协作模式
现有AI配音缺“人情味”，因跳过“导戏”“揣摩”环节。内蒙古大学刘瑞教授团队在AAAI 2026提出Authentic - Dubber框架，模拟真实配音流程，实验显示其情感表达优势明显，提升了AI配音竞争维度。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。
从科学论文自动生成视频
该项目解决学术演示两核心问题，用智能体PaperTalker生成视频，还设Paper2Video基准评估。介绍了PaperTalker使用步骤，含环境、配置、推理，也说明了Paper2Video评估指标及运行方法。
外卖公司也能搞AI？
昨天凌晨美团悄悄开源560B参数的MoE大模型LongCat-Flash-Chat，引发国外网友疑惑。该模型推理速度超100 tokens/秒，基准测试表现出色，多项设计解决实际问题，贴合美团业务需求。
自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。