「智适应学习系统」共找到 3000 篇相关文章
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
特斯拉们，慌了？英伟达智能驾驶实测曝光：仅用一年追平马斯克八年心血
英伟达汽车业务虽仅占总收入1%，但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能，到2028年将实现L3高速公路驾驶，仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色，新系统也有诸多亮点。
攻克结构化长文档检索难题！新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL，通过带结构感知和元素对齐，将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间，提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标，还开源了万级字数长文档数据集。
深度 | 不是黄仁勋要改变 PC，而是 PC 要革自己的命
6月初英伟达发布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark，宣告进军个人电脑核心处理器市场，微软站台，众多PC厂商支持。英特尔是AI PC概念提出者，但英伟达入局后其显得被动。此外，高通、AMD、苹果等也在布局，AI正走向个人计算设备。
硅谷顶级团队闭门会，让Agent活下来的共识，95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上，企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败，活下来的5%符合5个共识，包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等，还提及被低估的方向。
打造4大“AI龙虾” 军团，才懂钉钉为何是企业数智化的最佳答案
企业数智化喊了多年却鲜有成功，多数企业面临技术门槛高、系统不通、数据孤岛等问题。把Copaw这个AI Agent接入钉钉，运行了写日报、商机搜寻、A股财报分析、电商数据整理分析四个案例，展现了钉钉平台化优势，是企业数智化有效解法。
大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26
vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。
初识App Store和苹果审核【第一期】深度解析
App Store的审核流程和苹果惩罚机制究竟是怎样的？文章详细解析了App Store的变迁、分发模式、开发者账号区别、上架流程、审核流程和依据，以及惩罚机制和应对方式。