「实验研究」共找到 2861 篇相关文章
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
“分身术”来了！MANA创作者扶持计划带你走进MUMA Island的未来分身实验
文章介绍数字时代“分身术”，它是身份与叙事实验。从概念源流到技术支撑展开阐述，MUMA Island打造“三式分身”创作矩阵，MANA创作者扶持计划重视该项目，有前沿性、可复制性和社会价值，还公布活动信息。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
代码榜刷满分，AI科研却撞墙？140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
OpenAI谷歌Anthropic罕见联手发研究！Ilya/Hinton/Bengio带头支持，共推CoT监测方案
OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic联合发表立场文件，提出CoT监测概念，认为是控制AI Agent核心方法。探讨其潜在机遇、局限，还提及不同公司对CoT监测的不同态度，如OpenAI乐观，Anthropic焦虑。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
三分之一arXiv沦陷！CS论文65%被判「AI味」，数学仅0.7%
一份unslop研究显示，过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红，但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%，或因检测器只认文字。研究有局限性，真实用AI比例可能更高。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。