「性能影响」共找到 2569 篇相关文章
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
大模型优秀大脑齐聚硬核开源聚会，SGLang社区举办国内首次Meetup
10月25日，SGLang联合美团、亚马逊云科技在北京举办国内首场Meetup。SGLang是开源高性能推理引擎，特性丰富。活动中大咖和开发者分享见解、进展、应用场景，展现其社区活力与发展潜能。
TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们
本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。
清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE，纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间，在质量、效率和通用性上超传统，证明统一视觉模型可行。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。
1.58bit不输FP16！微软推出全新模型蒸馏框架，作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation，实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段，经实验在多下游任务表现近全精度模型，降内存开销、提推理速度，作者全是微软研究院华人。
AI画手总是六根手指？阿大/美团/上交首次系统量化扩散模型计数幻觉
阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题，揭示其与采样条件的关系，还提出JDM模型缓解计数幻觉。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
谷歌 Java 代理开发工具包新增 LangChain4j 集成
谷歌 Java 代理开发工具包（ADK）0.2.0 版本集成了 LangChain4j，显著扩展功能，让开发者能使用更多模型。谷歌开发者 Guillaume Laforge 解释其优势，ADK 还引入系列增强提升性能。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。