「基础研究」共找到 2402 篇相关文章
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
一招缓解LLM偏科!调整训练集组成,“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法,可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键,配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试,IDEAL能提升代码能力,还指导了超参数选取。
Yann LeCun 炮轰 Anthropic CEO!这人“既要又要”:要么太自大、要么不诚实
向来直言不讳的 Yann LeCun 将‘大炮’轰向了 Anthropic CEO Dario Amodei。Yann 认为 Amodei 作为‘AI 末日论者’却研究 AGI,要么学术不诚实,要么有优越感。而 Amodei 反对《HR1》法案,既肯定 AI 前景,也指出其社会风险。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等:多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题,本研究提出多专家特征融合网络架构,以跨声速抖振气动噪声为算例评估,可降低MLP算法MSE,泛化性更好。
论文秒变海报!开源框架PosterAgent一键生成顶会级学术Poster
本文介绍开源框架PosterAgent,它能一键将论文转为可编辑的学术海报。相比GPT - 4o,其生成指标优、token使用量少、成本低。研究团队构建评估标准Paper2Poster,实验显示PosterAgent在多方面表现出色。
Reasoning模型可以Self-Train!
当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。
Web 开发 AI 就选它?V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体!
Vercel推出新AI模型v0系列,采用复合模型架构,将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合,能提升代码生成质量,且基础模型升级时可快速替换,还训练了定制AutoFix模型。
LeCun新作反杀AGI派!AI连「鸟」都搞不懂,拿什么超越人类?
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示,LLM仅在粗糙分类任务表现优秀,精细任务却失灵。研究测试30多个大模型,得出三大发现,指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
一场文心大模型的「AI马拉松」
2025 年模型能力至关重要,百度在基础模型研发持续投入。百度 AI Day 上,吴甜解读文心新模型技术,文心 X1 Turbo 推理强、成本低。百度技术体系完备,未来看好多模态与智能体,降成本促应用生态发展。
谷歌发布最强 AI“全家桶”、一句话就让AI拍大片!这一夜,谷歌Gemini贯穿始终,网友:果然Android“靠边站”了
谷歌在I/O大会推出AI“全家桶”,含Gemini 2.5模型更新、搜索新AI模式等。谷歌已发布十多个新模型、20多个重大AI产品与功能,多项数据显示AI发展迅速,还有多项目融入产品,多模态模型升级。