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浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子,结合强化学习与气动形状优化,在翼型流动分离问题中表现出色,提升了整体性能。
TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。
梅涛的视频AI创业,最新产品来了
本文来自量子位,对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测,介绍产品定位、技术架构,分析AI视频赛道分化路线,分享实测体验,探讨AI创作工具发展方向。
智能体请求暴增9.4倍,token账单却没涨:Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段,2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍,成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段,如选优模型、优化 token 等。
0.25秒识破未见攻击,这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面,现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect(LoD),不依赖攻击样本和手工规则,从模型内部激活学安全模式,实验效果好且代码开源。
向量数据库要被取代?DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索
Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索,允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起,直接在其中运行近似最近邻查询,无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。
金属探伤微小缺陷:YOLOv11 改进,漏检率从 54% 降低到 19%
工厂质检工作累且易出错,用摄像头加AI检测,需模型在复杂车间环境识别微小缺陷。论文对YOLOv11改进,插入三个即插即用模块,降低漏检率、提升精度,还做了公平实验,公开数据。
不换模型,效果提升104%!上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注,它针对Agent外层Harness改进。实验显示,在Terminal-Bench-2.0上,不换模型只改Harness,Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
竞赛编程Agent进入全球前十!南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架,由四个角色形成闭环,构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强,提升不靠增加token。
英伟达MoE新开源:一行import,微调加速3.7倍
英伟达开源NeMo AutoModel,基于Hugging Face Transformers v5,不改代码API,添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示,它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐,减少29% - 32% GPU显存占用。