「视觉表征学习」共找到 1976 篇相关文章
超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式，如GoF塑造软件设计，云计算引入新模式，机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式，含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等，并举例说明。
这一夜，中国AI彻底翻身了：DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。
ICML 2026 开幕，清华团队获最佳论文奖，DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖
2026年7月6日，第43届国际机器学习大会（ICML 2026）在韩国首尔开幕，投稿规模与录用总数破纪录。会上，清华黄高团队论文获杰出论文奖，指出扩散语言模型“灵活性陷阱”；还有多篇论文获荣誉提名，另有立场论文、时间检验奖等揭晓。
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
全球首个「百万引用」学者诞生！Bengio封神，辛顿、何恺明紧跟
Yoshua Bengio成谷歌学术首个论文引用超百万的人，Geoffrey Hinton达97万次。全球高被引TOP 10中，计算机领域占4席，均属AI领域。深度学习论文引用爆发，契合AI时代。还介绍了Bengio、何恺明等AI领域高被引作者情况。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升，实测中表现优于经典力场，架构、数据和训练都有创新，误差降45%，速度提8倍，现已开源。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
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。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。