「生成式推荐系统」共找到 3984 篇相关文章
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
实测GPT-5：写作坠入谷底，编程一骑绝尘。
GPT-5发布，它是统一系统，含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展，跑分强且节能，但无新功能特性。写作不如GPT 4.5，编程表现出色，发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
科学家首次实现修正线粒体DNA突变，治愈不治之症打开新大门
荷兰科学家在《PLOS Biology》发文，称用DdCBE成功纠正线粒体DNA突变。研究在原代成人细胞中验证其能恢复线粒体功能，还探索了modRNA和LNPs递送系统，虽距临床尚有数年，但意义重大。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
4K-Agent：可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。
你的数字伴侣贝拉 (Bella)，正在唤醒!
贝拉是数字伴侣种子，愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现，采用AI原生开发路径，分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建，目标是成为由AI驱动的生命体。