「频率-空间融合」共找到 1026 篇相关文章
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM：图融合架构重塑代码大模型，探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。