「类LLM机制」共找到 1980 篇相关文章
原神LOL齐聚的Unity开发者大会，我看到了AI游戏的未来
2025 Unity开发者大会展示了“AI+游戏”的新趋势。Unity团结引擎推出AIGC工作流平台AI Graph，降低开发门槛；AWS用AI赋能游戏全生命周期；Meshy专注3D GenAI。但玩家对AI创作有抵触，需建立信任机制。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
华为世界模型来了！单卡30分钟生成272㎡场景
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出世界模型WordGrow，可生成1800㎡超大室内场景，单卡30分钟跑272㎡。它用数据精准预处理、3D块补全机制、粗到精生成策略填3D场景构建的坑，指标优、速度快。
不自研、只收购，年入7亿美金，全球最赚钱的应用工厂是如何做成的？
Bending Spoons是欧洲非游戏类应用工厂，靠收购模式年入7亿美元。创始人Luca Ferrari称收购是买时间和优势，解锁被收购公司潜力。公司核心竞争力是内部系统，还回应了裁员争议，也谈及未来规划。
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
反击AI论文！arXiv每年拒掉2%造假内容，自动化工具加入审核
AI生成论文泛滥，arXiv等预印本平台升级审核机制，用自动化工具检测。Nature发现每年约2%论文因AI使用被拒，如bioRxiv等平台每天拒绝不少AI手稿。平台既要防造假，又要避免误伤合理AI润色。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。