「推理实验」共找到 3016 篇相关文章
用第一性原理超越AlphaFold:告别蛋白质工程的「碰运气」时代
在‘AI生物制造专场’中,杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期,但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力,还展示可切割自聚集标签法简化流程,推动生物制造发展。
DeepSeek-V4蓄势待发!梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻
据报道,DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4,其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制,分离死记硬背与逻辑推理,揭示新稀疏性分配定律。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
MIT天才博士刚毕业,就被前OpenAI CTO抢走!年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines,主攻大模型预训练。他履历耀眼,博士论文破解LLM三大难题,构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观,平均年薪超OpenAI等公司。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA,支持音视频 Token 跨模态交互,引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示,它用约 190 万条数据就达先进水平。
VLNVerse“宇宙降临”:吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后,领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse,涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型,欲打通Real2Sim2Real,推动VLN向Embodied VLN跨越。
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。
马斯克抢先谷歌一步放大招,Grok 4.1登顶LMArena,创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时,马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”,免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异,事实稳定性、情商、创意写作等能力提升,实测也有不错表现。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取
近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
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。