「神经网络训练」共找到 2201 篇相关文章
高阶程序，让AI从技术可行到商业可信的最后一公里
文章指出进入AI下半场，可靠性成关键。当前多种探索路径有局限，企业常用RAG、智能体框架等方案也各有问题。而高阶程序（HOP）是神经 - 符号思想的工程实践，能为AI构建可靠控制系统，已在金融等行业展现价值。
人人都能炼专属Agent，上海交大开源端侧Agent全栈工具链，真实场景性能超GPT-5！
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent，将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5，还设计“潜记忆加速器”，通过三步养成Agent，评测表现出色，降低移动智能体开发门槛。
大突破！实验证明，RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
代码里插广告，腾讯 Codebuddy 们 “背锅”？DeepSeek “极你太美”事件，其他模型也逃不掉？
网友发现腾讯 Codebuddy 改写代码时插入广告，字节 Trae 国内版有随机出现“极”字的 bug，根源指向 DeepSeek V3.1。此外，Gemini、Grok、Qwen3 等模型也有类似问题。目前对原因有三种猜测，部分被学者否定。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
无需准确传感信号！轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络（biLSTM）的MSCA规划与控制策略，即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异，未来还将做进一步研究。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。