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大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。
14.7M参数,小目标AP达到13.9%!FSDETR用频空融合重新定义目标检测
传统小目标检测问题多,2026年4月FSDETR论文提出频空融合法,用14.7M参数获13.9% APS成绩。它有SHAB、DA - AIFI、FSFPN三个核心模块,还给出训练、推理及导出ONNX部署代码。
732M模型超越7B!机器人操控新范式:从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」,传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉,提出PAR和PhysGen,与英伟达DreamDojo核心思路一致,验证了新的技术路线。
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微软研究院提出全新推理范式AsyncThink,让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议,经两阶段训练,实验中全方位碾压传统方法,还具跨领域泛化能力。
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清华大学研究团队发布论文,展示Hierarchical Reasoning Model(HRM)。该模型仅27M参数、1000个训练样本,在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high,或改变AI发展方向。
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6月30日百度宣布开源ERNIE 4.5即文心4.5系列模型,实现预训练权重+推理代码完全开源。文心团队提出创新架构,增强多模态理解能力。今晚7:30,CSDN邀专家深度解读文心开源及行业趋势。