「无掩膜训练范式」共找到 2854 篇相关文章
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
Code Review 将死于 2026 年
Latent Space 客座文章称人类写代码死于 2025 年，Code Review 将死于 2026 年。高 AI 采用率团队产出暴涨但审查拖后腿，AI 审代码也不可靠。作者提出范式转变及五层信任体系。
速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
Soul App 又放大招！把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了！
语音合成近年爆发式增长，开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer，喂了42000小时数据，主打零样本歌声合成，支持双控制方式，多语言与跨语言能力强，架构先进，评测表现优。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
Nature发表、Science点赞！清华揭秘AI让科学家走捷径却让科学走窄路
清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。
Anthropic：大模型开始意识到自己在想什么！
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头，区分内外状态，通过检查内部状态一致性判断输出意图。
梁文锋署名新论文，DeepSeek V4架构首曝？直击Transformer致命缺陷
新智元报道，梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块，解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴，通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找，或成稀疏LLM主流路线，下一代V4可能集成该方法。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。