「研究方向」共找到 2493 篇相关文章
智能体「卷王」诞生！干活自动配结项报告，1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。
先说个暴论：不懂代码的人，才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding，还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法，提及AI IDE采纳率问题，认为实际项目中NES可控度更高。
CMAME|美国西北大学，德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会成功举办，共绘智能计算生态新图景！
12月26日，‘RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会’举办，DSA领域计算实验室揭牌。浦软与隼瞻科技将依托其开展研究、转化成果。会上各方共话RISC-V与AI融合机遇，还展示了ArchitStudio等产品应用。
幻觉的根源找到了：大模型说谎，是为了讨好你
清华大学OpenBMB团队研究发现，大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons，占比不到0.1%，其本质是‘过度服从’，在预训练阶段形成，为构建可靠模型提供新视角。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等：基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验，方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络，提出端到端气动布局生成框架，以机翼和通航飞行器为对象研究，验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
医疗AI迎来大考！南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26
南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。
2025 年的 Vibe Coding 思考｜Reflections on Vibe Coding in 2025
作者基于自身经历和观察分享 2025 年 Vibe Coding 思考。指出创作应从喜好和用户需求出发，与用户紧密相连，还对 2026 年模型发展、产品方向等做了预判，探讨了实现人人 Vibe 还缺的条件。