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我用 GLM-5.2 读 148 万字资料:一天读懂一个知识
作者用 GLM-5.2 处理 148 万字 Transformer 资料,它生成可打开的 HTML 阅读页,将内容排成理解路线。GLM-5.2 在评测榜单中进入第一梯队,主打 1M 上下文,还分享了使用该模型处理资料的具体做法。
CVPR 2026|DROID-W:复杂室外动态场景,也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架,即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体,从多视角观测识别不可靠区域,还提出交替优化方案,在多个数据集表现优。
智谱GLM-OCR,0.9B开源即巅峰,复杂文档精准解析
智谱发布并开源GLM - OCR,以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题,具备视觉编码与语言解码协作架构,还可端侧与高并发部署,成本低,推动文档智能化处理升级。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等:复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力,提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优,在多领域表现优于现有方法,为小样本、高维优化难题提供通用技术。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
OCR-Reasoning:揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务,而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力,还给出多种推理示例,并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
Seedance 2.0现象级刷屏!深度测评:复杂场景贼稳,连asmr都会?
字节上线的Seedance 2.0全网刷屏,马斯克怒赞,外国网友催更。它在多模态输入上升级,画面一致性更稳可控,还有一镜到底、完整剧情输出功能,视频长度和音效也能DIY,虽有小bug,但日常创作够用。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤:推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大,推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法,过滤难学 token,提升草稿模型与目标模型对齐度,实验显示能提升接受率和推理速度。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理?
为研究Transformer是否具备组合式推理能力,提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力,训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制,展示其泛化推理潜力。