「量化感知训练」共找到 2559 篇相关文章
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
斑马智行，开启汽车主动智能时代｜甲子光年
2025年WAIC上，斑马智行联合通义及高通，首发行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案。该方案让智能座舱从“被动响应”到“主动感知”，还打通产业链，实现多方面适配。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
ICML 2025 Oral！北大和腾讯优图破解AI生成图像检测泛化难题：正交子空间分解
OpenAI推出GPT - 4o图像生成功能，AI生图安全挑战凸显，区分生成与真实图像成难题。北大与腾讯优图研究人员用正交子空间分解解决AI生图检测泛化难题，论文被ICML 2025接收。
通用Agent长啥样
视频探讨大厂做基于命令行编程工具的原因，介绍命令行Agent，剖析其等于庞大工具生态、经典Unix组合哲学与现代AI调度能力，指出通用Agent骨架由AI大脑、命令行身躯和MCP感官构成。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。