「A2A新范式」共找到 2795 篇相关文章
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
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。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
奥特曼深夜官宣：OpenAI重回开源！两大推理模型追平o4-mini，号称世界最强
OpenAI深夜推出gpt-oss 20B和120B两款开源模型，性能比肩o3-mini和o4-mini，能在消费级显卡甚至手机运行。有宽松许可证等亮点，还准备了体验网站。这是自GPT - 2后首次开源，降低了部分群体准入门槛。
LLM+RL遭严重质疑，随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果？
论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象，‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练，Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升，还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」：学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示，任务越复杂AI加速越猛，学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长，不同国家AI应用有贫富和技术代差，也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题：仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称，GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题，证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数，并用其生成的29行Python脚本验证，且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
从「降本增效」到「智能中枢」：低代码在 AI 浪潮中的价值重估——专访金现代赵鹏程谈企业数字化转型新引擎
LowCode低码时代专访金现代轻骑兵低代码PaaS平台产品经理赵鹏程，探讨AI与低代码融合对软件工程范式革新和企业数字化转型的影响。介绍了低代码价值重估、应对新兴技术、企业实践、跨越工程化鸿沟路径、核心竞争力及未来展望等内容。