「变分问题合成」共找到 3806 篇相关文章
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
「AI重大飞跃」OpenAI官宣：内部实验模型在IMO 2025中取得金牌，GPT-5即将发布
OpenAI研究员Alexander Wei宣布团队开发的内部推理模型在IMO 2025中获相当于人类金牌成绩，还透露GPT - 5即将发布。模型按人类规则评估，解决5个问题，代表AI通用推理能力飞跃，成果不局限于数学推理。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
OpenAI 工程师最新演讲：代码只占程序员核心价值的 10%，未来属于“结构化沟通”
OpenAI工程师Sean Grove演讲指出，代码只占程序员核心价值10%-20%，80%-90%在于结构化沟通。他认为规约比代码更优，还以GPT - 4o“马屁精”问题为例说明规约作用，最后畅想万物皆规约的未来。
美国版梁文锋来了
美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业，与Tudor Achim联合创立Harmonic AI，从数学突破开始，目前已完成B轮融资，估值达8.75亿美元，目标是构建数学超人类的AI系统。
大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。