「科学理解」共找到 1076 篇相关文章
谷歌发布 Gemma Scope 2，深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具，结合稀疏自编码器和转码器，能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope，还引入针对聊天机器人的分析工具，已发布权重。
Lumina-DiMOO：多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton，实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新，在多专业学科任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。
一个运行了80年的算法，我们现在才真正理解它？
近80岁的单纯形法是优化领域基石，广泛用于包裹配送、飞机航线规划等，但此前没人能从理论上完美解释其高效原因。现在，Huiberts和Bach找到了谜题的最后一块拼图，不仅让算法更快，还从理论上解释了现象。
科研写作神器，超越Mathpix的科学公式提取工具已开源
LaTeX公式OCR现有方法处理真实文献面临挑战，DocTron团队提出系统性方案。构建CSFormula数据集，提出DocTron - Formula模型，在评测和实际应用中表现出色，超越Mathpix等工具。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容；Agent可自主决策调用工具；MCP是Anthropic开源协议，降低模型与工具集成成本，获大厂支持。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
测完阿里的Accio Work，我理解了「一人跨国公司」为什么可能
作者体验阿里Accio Work后认为，它作为面向全球中小企业和创业者的企业级Agent，像出厂就懂做生意的团队，能让电商小白从零搭Shopify店，通用Agent难以做到，体现数据和场景壁垒。
ICML Desk Reject 引发热议，AI审稿究竟该如何科学检测
ICML 2026 部分论文被 desk reject，因 reviewer 用 LLM 写 review。ICML 用带诱导的隐式水印检测，引发支持与反对争议。有论文提出从文本检测转向判断检测，还开发 J - Detector，结合文本检测准确率达 99.3%。
被H-1B签证折磨10年，前微软科学家用AI「掀桌」
美国签证体系成本高、周期长、透明度低，前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，用AI改造签证服务，把材料准备时间大幅缩短，近期获500万美元种子轮融资。新规下，其服务更显重要。