「认知建模」共找到 564 篇相关文章
MIT教授绝望：OpenAI攻克的千禧年难题，人类已经看不懂了！
本文报道OpenAI攻克千禧年数学难题纳维-斯托克斯方程事件，探讨AI生成证明超出人类认知上限的现状，剖析AI对传统科研范式、学术体系的冲击与伦理困境
20年技术品牌建设都成浮云：编程智能体如何选择其首选工具
本文报道Armature针对编程智能体工具选型的实验研究，揭示编程Agent的选型逻辑，指出传统开发者工具积累的多年品牌优势在Agent时代面临失效，为厂商提出新的优化要求。
写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。
AI Agent 总翻车？这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接，运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’，介绍其架构，还给出常见误区的应对方法、落地检查清单，展望应用前景。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、4W分类体系、单/多智能体架构、评估方法与前沿趋势，梳理详尽全景图，还剖析未来挑战与方向。
听LLaMA Factory、vLLM、RAGFlow作者亲述顶级开源项目的增长法则｜GOBI 2025
在开发中，开源项目易，维护让其活起来难。12月21日GOBI 2025大会上，LLaMA Factory、vLLM、RAGFlow等项目作者将分享顶级开源项目增长法则，大会还有众多精彩环节等。
谷歌AI研究员，潜入梵蒂冈游说教皇：AGI将带来末日！
当硅谷争论AI何时超人类，前谷歌研究员莱文带“AI复仇者联盟”赴梵蒂冈，想让教皇正视AGI风险。他担心巨头先“安抚”教会，虽未与教皇交流，但发现梵蒂冈对AGI较开放。