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Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测!教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking,介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级,还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试,肯定其表现,赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
跟不上、读不完?上万篇顶会论文,这个工具一键分析
加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research(RDR)系统,可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文,压缩成摘要并聚类,还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同,它结合自动化与专家知识。
ICU昏迷不醒,AI判决生死!取意愿平均值,细思极恐
美国华盛顿大学研究「AI代理人」,用算法预测昏迷患者生死意愿。虽初衷似是人道主义实验,但AI仅基于历史数据推断,易成社会偏见延伸,还会影响决策,掩盖真正意愿,引发伦理担忧。
比Transformer更强的架构来了?浙大新作Translution,一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈,浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution,实现自注意力与卷积的融合统一,构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention,为新一代神经网络发展开辟新方向。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT,成本仅100美元,训练12小时CORE表现超越GPT-2,手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat,用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline,训练12小时,CORE表现超GPT - 2,还给出快速上手详细指南。