「因果去偏」共找到 284 篇相关文章
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
花了几百万办完一场AI大会后，想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟，指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差，品味是活出来的，线下交流能带来偶然性等，鼓励人们去线下获得真实体验。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
DeepSeek-R2为什么还没发？
全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现，且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程，网友看法不一，有人认为延迟值得，有人推测要等V4。
OpenAI推理第一人离职，7年打造了o3/o1/GPT-4/Codex
刚开年，OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职，他在OpenAI近七年，是构建o3、o1、GPT - 4等的关键人物。他称离职是去探索在OpenAI难以开展的研究，网友有感谢赞叹也有因人才流失而沮丧。
软件的新玩法：如何 Fork 一个技能库｜AGIX PM Notes
文章围绕软件新玩法展开，指出软件正从面向人向面向机器转变，Claude Skills 代表新范式，软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术，但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法，融合三类加速思路优势，可减少积分误差、提升生成质量，还能作插件集成，突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。