「系统1」共找到 3259 篇相关文章
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
打破显存墙：谢赛宁团队提出CLM，单卡RTX 4090「撬动」1亿高斯点
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是流行的新视角合成方法，但显存容量限制其应用于大型复杂场景。谢赛宁团队提出 CLM 系统，基于 3DGS 稀疏性和空间局部性，减少通信开销，可在单卡 RTX 4090 渲染大型场景。
商汤新模型 SenseNova-U1 Pro 曝光，对标 GPT-Image-2，瞄准「设计」赛道
商汤科技在股东大会预告下一代旗舰多模态基座模型 SenseNova-U1 Pro，预计 2026 年 7 月邀测，对标 GPT-Image-2，瞄准「设计」赛道，具备多核心能力，还支持 8K 分辨率输出。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
刚刚，OpenAI推出学习模式，AI教师真来了，系统提示词已泄露
今天凌晨，ChatGPT 迎来重磅更新，推出 Study Mode（学习模式）。该模式下，ChatGPT 会帮助用户一步步解决问题，化身导师引导学习。它有交互式提示等多种功能，免费用户也能用，系统提示词还被公开。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
清华系团队出手！一张 4090 即可「爆改」，1.3B小钢炮震撼开源
5月11日，清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B，性能超阿里、谷歌等同级对手，效率翻倍，还实现两项架构创新，适配主流开源生态，降低开发门槛。
通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码
PixVerse R1 突然上线，带来「即时响应、即看即创」新体验。它是全球首个支持最高 1080P 分辨率通用实时世界模型，实现从「静态输出」到「实时交互」跨越，本文将解析其技术突破。