「递归式自我提升」共找到 3174 篇相关文章
重磅发布 |多智能体协同驱动，新一代流体力学工业软件平台正式亮相！
2025年11月29日，第四届智能流体力学产业联合体大会上，西北工业大学等联合发布“多智能体协同驱动的新一代流体力学工业软件平台”，解决流体设计仿真瓶颈，含完整体系，有多项关键技术及典型应用场景。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
突破类脑模型性能瓶颈：校正频率偏置实现性能与能效双突破｜NeurIPS 2025
香港科技大学（广州）等团队在NeurIPS 2025论文指出，脉冲神经网络（SNN）性能不佳根源是频率偏置，非二进制激活。团队提出Max - Former架构，校正频率偏置，实现性能与能效双突破，卷积架构也适用。
微软AI掌门直击AI乱象！AI意识纯属危言耸听，机器觉醒歧途一条
微软AI负责人Mustafa Suleyman认为只有生物体才有意识，开发者不应追求让AI有意识。他强调区分AI能力提升和拥有意识的不同，反对讨论AI意识，还分享了微软产品相关看法。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
更会聊天、主打情绪价值，OpenAI 发布 GPT-5.1
今天凌晨，ChatGPT 模型升级为 GPT-5.1，官方主打更智能、更具对话性。它有 GPT-5.1 Instant 和 GPT-5.1 Thinking 两个子模型，本周内逐步向所有用户免费开放。升级重点在模型能力和个性化设置。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
当AI无所不能，你如何不可替代？
硅谷裁员潮，AI 普及让职场人焦虑被替代。《太稳不太稳》直播中，万维钢与霍太稳探讨人类核心竞争力，指出人类主动性等是 AI 无法复制的价值，还给出各职业应对建议及用 AI 提效方法。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。