「模式感知推理」共找到 3108 篇相关文章
IEEE TVCG | 告别写代码!MoGraphGPT:基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统,结合上下文感知模块化大模型与图形化控制,能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用,还对比实验验证其优势。
太巅了!MIT老哥在Transformer里造了台计算机,LLM从此不需要调用外部工具?
LLM在数学推理表现佳,但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机,实现WebAssembly解释器,解决数独难题,还突破注意力机制瓶颈,打开软件与神经网络新接口。
大模型的第一性原理:(二)信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文,探讨语义向量化原理,分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题,向量化与信号处理、信息论联系紧密。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
前阿里P10毕玄的一张聊天截图竟然火了。
AI Coding发展迅猛,前阿里P10毕玄所在公司决定将技术岗位统一为Agent工程师,不再按技术栈划分。以前按技术栈分工模式合理,但现在程序员需适应变化,不然会被边缘化。
企业级 AI Agent 的终极王牌:从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败,引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足,阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
GPT-5.3爆更前夜,全网都被一张图吓到!ChatGPT人格大赏
OpenAI华人研究员Joanne Jang一条推文引发ChatGPT生图玩法热潮,它能根据聊天记录生成反映‘待遇’的自画像。近期ChatGPT记忆功能优化,已向全球Pro和Plus用户推出。还有爆料称GPT - 5.3要来了。
GAG:超越RAG,无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景,主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案,无需检索、固定底座、单Token、即插即用,实验显示效果佳,也指出跨域组合等局限。
一夜200万阅读,OpenAI神同步!这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文,一夜阅读近200万,同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE,发现主流大模型在科学发现上短板明显。