「内部实验模型」共找到 8354 篇相关文章
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。
设计行业天塌了！Anthropic再推王炸产品Claude Design：设计稿、原型、PPT一句话搞定
Anthropic推出平台级产品Claude Design，用Claude Opus 4.7模型助力设计。它能让各类用户完成视觉内容创作，有多种使用场景和便捷工作流程，还给出内部设计师使用建议。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准，评估多文件仓库代码理解和生成能力，含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder，评估40多个LLMs，结果显示其能有效测模型反思修复能力。
Karpathy投了一家AI记忆公司，撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资，投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”，解决模型吸收组织内部知识问题，首个产品是面向Agent的API，已与多家合作。
微软叫停Tokenmaxxing！预算卡死，超限自负
从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题，提出可验证的过程奖励机制（VSRM）。它结合可验证奖励与步骤级奖励，为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。
谷歌公开全新极限压缩算法：LLM提速8倍、内存占用狂降6倍，精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant，瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点，能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步，实验数据表现优异，将改变搜索格局。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
统一20+多智能体方法，MASLab震撼发布
由十机构联合推出的 MASLab，带来大模型多智能体系统代码库，统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性，经大量实验刻画性能图谱，还提出新方法，且发起开源社区。