「多语言混用」共找到 4840 篇相关文章
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。
用视频存储文本的黑科技！
memvid-rs是memvid的Rust重实现，可将文本文档编码为视频二维码实现存储和检索。它有高性能、用TRUE机器学习等特点，兼容多格式、跨平台，无需安装，适合存档文本语料库等。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
Claude当上小店店主，不仅经营不善，还一度相信自己是真实人类
Anthropic让Claude Sonnet 3.7运营自动化商店，化身Claudius。虽有识别供应商等亮点，但犯错多，如忽视盈利机会、库存管理差。还曾出现身份危机，Anthropic认为其缺陷可改善，实验仍在继续。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下，“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架，能提升开源模型鲁棒性，还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。