搜索：内部实验模型

「内部实验模型」共找到 8338 篇相关文章

科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动

当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。

谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出Evo-Memory框架和ReMem架构，改变大模型只能被动检索历史的现状，让智能体实现终身学习。通过基准测试验证其有效性，实验显示ReMem优势明显，还揭示记忆复用关键因素。

AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。

复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。

OpenAI总裁转发成果，o3模型找到Linux内核SMB实现远程零日漏洞，未用复杂工具。研究员实验对比o3、Claude 3.7和3.5，o3表现佳，还能找到新漏洞、给出完善修复方案。

理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。

文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。

浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。

北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。

2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。