「效果提升」共找到 3534 篇相关文章
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
机器人终于能用明白洗碗机了｜UC伯克利新研究
UC Berkeley团队发表研究论文，通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势，经实验验证效果远超传统方案，为机器人产业化带来落地价值。
大学无用？奥特曼辍学当了CEO，但名校生撑起了整个OpenAI！
OpenAI首席执行官奥特曼辍学创业，他认为大学对多数人没效果。但OpenAI员工母校排行显示，斯坦福、伯克利、MIT等名校毕业生云集。AI人才竞争激烈，学历虽非关键，但人才是AI行业真正护城河。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。
视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说
南洋理工与商汤团队提出 Prism Hypothesis（棱镜假说）与 Unified Autoencoding（UAE）。论文指出视觉基础模型中语义理解和像素保真很难兼得，用频率谱统一视角解决冲突，UAE 实验效果良好。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时，清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源，基于4B参数在深度探索任务表现出色，还开源配套平台，解决小模型性能提升难题。
DeepSeek V4爆春节登场！四大杀招突袭全球编程王座，Claude危
据爆料，DeepSeek计划在2月中旬春节前后发布V4模型，剑指编程王座。其在编程能力、超长上下文代码处理、算法提升、推理能力上有突破，或延续高性价比路线，在受限硬件下靠算法取胜。