「数学理论研究」共找到 2269 篇相关文章
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
马斯克：研究者不存在了，只有工程师；LeCun：大错特错
马斯克宣称xAI不再区分‘研究员’和‘工程师’，只有工程师，这一言论引发争议。支持者如工程师David Brown等认可其观点，反对者则从多方面反驳，图灵奖得主Yann LeCun还详细阐述研究与工程差异。
从WAIC上爆火的功夫机器人，看到这家央企的具身智能「真功夫」
今年4月“功夫boy”机器人出圈，3个月后的WAIC上它全新升级。其背后是中国电信人工智能研究院（TeleAI），由李学龙教授带领。他们技术栈全面，在硬件、软件、数据等方面全栈自研，还布局智传网，未来发展潜力大。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
Hinton为给儿子赚钱加入谷歌，现在痛悔毕生AI工作，“青少年学做水管工吧”
被誉为‘AI教父’的Geoffrey Hinton在访谈中称后悔毕生AI工作。他列举网络犯罪、超级智能威胁等AI风险，建议青少年学做水管工避职业危机，呼吁AI公司研究安全并加强监管。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。