「模型扩展」共找到 8012 篇相关文章
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
100亿美元！AI时代最闷声发财的两家公司，要合并了
《华尔街日报》报道，支付公司Stripe正与AI初创公司OpenRouter谈判收购事宜，价格达100亿美元。OpenRouter是全球规模最大的AI模型聚合平台，Stripe为科技公司提供底层金融服务。此次收购将扩展Stripe业务至AI生态。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
Meta「分割一切」进入3D时代！图像分割结果直出3D，有遮挡也能复原
Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D，其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型，性能优异。同时，此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相，可克服传统模型局限，在多项任务中刷新SOTA。