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算法论文7

函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025

中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。

量子位
产品应用7

这样更公平:用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排

文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难,因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题,其两阶段检索流程能显著提升召回率,对多模态AI系统设计有启发。

Jina AI
算法论文8

ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理!

浙江大学团队论文指出,多AI协作系统存在“群体思维”,多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为,还分析原因、给出让LLM更独立的方法,指出从众利弊及未来挑战。

深度学习自然语言处理
开源动态8

ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动,代码已开源

文章聚焦图像对抗净化,现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动,损害图像语义。作者从频域研究,用傅里叶分解,发现扰动倾向破坏高频谱,提出注入低频信息,效果显著,论文与代码已开源。

机器之心
推荐文章7

MCP for 可观测2.0,6个让MCP开发更高效的小妙招

文章介绍MCP这一开放协议,它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤,阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果,还给出设计MCP Server的6个经验,最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。

阿里云开发者
算法论文8

TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式

多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。

深度学习自然语言处理
产品应用8

梅涛的视频AI创业,最新产品来了

本文来自量子位,对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测,介绍产品定位、技术架构,分析AI视频赛道分化路线,分享实测体验,探讨AI创作工具发展方向。

量子位
算法论文8

Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装

来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。

机器之心
开源动态7

Meta 开源 Brain2Qwerty v2:非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%

Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2,能将人脑想法解码为完整语句,平均单词识别准确率达 61%,远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型,代码和训练数据已公开。

InfoQ
开源动态8

大部分token根本不该重复计算,不止于KVCache

斯坦福研究显示,AI Agent每次调用62%内容重复,现有前缀缓存虽有优化但天花板低,阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立,解决性能问题,其CacheBlend技术复用缓存,适配多引擎和存储后端。

AI工程化