「神经引导」共找到 174 篇相关文章
Meta 重磅提出「神经计算机」：模型即电脑
Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念，目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证，虽当前原型距目标差距大，但提出问题和定义框架意义重大。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
记忆奇点来临！人类三十万年遗忘被哈佛神经科学家终结
哈佛医学院神经科学家 Gabriel Kreiman 推出 Engramme，旨在赋予人类完美且无限的记忆。它能在特定场景下主动推送相关记忆，构建了大记忆模型，有深厚研究积累，已开放 beta 版申请。
谷歌推出“神经操作系统”原型，Gemini 2.5 Flash驱动，UI即时生成无需编码
谷歌开发者博客展示由大模型驱动的“神经操作系统”研究原型，由Gemini 2.5 Flash - Lite驱动，屏幕由大语言模型即时生成。介绍了实现UI即时生成等的核心技术理念，虽为原型但应用前景好。
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。
重磅！Meta开源通用神经输入系统！人人可用的非侵入式手环登场
Meta开源通用神经输入系统，用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号，将其转成数字命令，系统表现优秀，为“隐形”人机交互奠基。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
Nature Machine Intelligence｜不只是「像大脑」，人脑信号还能直接引导语言模型进行鲁棒推理
本文介绍发表于Nature Machine Intelligence的最新研究，系统探究语言模型与人脑推理表征的对应关系，验证人脑信号可引导提升语言模型推理鲁棒性，为脑启发AI提供了新研究路径。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征，现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制，实现性能与效率提升，在实验中表现优异。