「因果注意力」共找到 253 篇相关文章
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制，显著提升多模态大模型情感理解能力！
情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁？LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击，指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法，通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务，实验显示其提升防御效果，且对正常任务影响小。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
引入小目标注意力模块改进YOLO12用于无人机视角下的岸边人员玩水检测
文章介绍用小目标注意力模块改进YOLO12，用于无人机视角下岸边人员玩水检测。先介绍YOLO12特点与结构，再说明小目标注意力模块CBAM优势、流程及代码，接着阐述改进方法、数据集情况，最后给出训练和测试模型的代码与结果。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。