「组合生成建模」共找到 2546 篇相关文章
华人女学霸AI杀疯！本科最难数赛12题全对，自主证明首次公开
24岁华人女学霸Carina Hong初创打造的AxiomProver，在2025 Putnam数学竞赛拿下满分，其自主生成的Lean证明也公开。该竞赛是北美本科生数学竞赛天花板，人类满分罕见。此外，GPT - 5.2 Pro数学表现也很强，引发“奇点将近”之感。
西湖大学修宇亮：数字人重建，慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
3个月融资亿元，流形空间证明世界模型也需要预训练 | 甲子光年
2025年5月武伟创办流形空间，成立3个月获亿元融资。他认为VLA是过渡方案，世界模型是AGI新基建。当下技术分显式物理建模和隐空间交互两派，流形空间做具身世界模型，从预训练做起，还将领域模型产品化。
SD又回来了！一秒出图，手机就能玩：SD3.5-Flash让专业AI绘画进入“闪电”时代
Stability AI联合萨里大学SketchX实验室推出SD3.5-Flash模型，能在普通电脑甚至手机上快速生成专业级高分辨率图片。它将推理步骤压缩、显存要求降低、出图时间大幅缩短，画质也没明显缩水，还在性能上反超SD3.5M。
AI Code要变天了，Meta首个代码世界模型登场！
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型（CWM），旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理，code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优，能与更大规模或闭权重的LLM竞争，还介绍了训练、数据集等情况。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。