「学习提升」共找到 3940 篇相关文章
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
完爆ChatGPT！谷歌这招太狠：连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型，可保留语调进行实时语音翻译，实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能，提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力，另有实验产品Disco。
GPT-5.2发布，真正的牛马打工人专属AI来了。
OpenAI十周年凌晨2点发布GPT - 5.2。它在部分跑分上提升不大，但在ARC - AGI - 2和GDPval评测集表现亮眼，上下文处理能力也大幅加强。将开放给会员使用，价格比5.1贵。
以AI革新研发：从数字协同到智能工艺的全链路升级
文章介绍“数字化大研发体系”，Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理，解决五大问题；Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升，该体系能带来立体价值，提升企业效率。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
Anthropic内部揭秘20万代码交互记录背后的职业变迁
Anthropic官方发布内部实录，通过对132名工程师调查及20万条交互日志分析，揭示软件工程正从编写代码向管理代码演变。工程师AI使用率提升，工作方式、角色、信任机制等都发生了变化，也带来新挑战。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。