「高阶注意力机制」共找到 1006 篇相关文章
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。
绕过Azure AI 护栏的方法及案例
本文指出Azure AI有安全漏洞,攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤,阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧,展示攻击效果,还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。
设计师大解放!清华发布「建筑平面图」自动生成模型 | ACL'25
清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型,采用自回归生成架构与RLHF机制,解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点,提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。
刷新3D生成上限!一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下,现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架,采用coarse - to - fine两阶段流程,用Part Attention机制提升效率,支持高分辨率输出。
字节跳动李航博士新作:AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文,提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标,依赖LLM,用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
追平GPT-4o,数学基测96.3%高分,Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列,其有混合推理和长度控制机制,还能用DataForge“造”数据,经Atropos质检。它在数学等领域表现佳,追平GPT - 4o,是开源AI对巨头的挑战。
腾讯提出Vision-SR1:让模型真正学会“看图思考”,而不是“蒙答案”
视觉语言模型(VLMs)存在视觉幻觉和语言捷径问题,限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法,通过推理分解和自我奖励机制,不依赖外部监督,提升模型视觉感知和推理可靠性。
7 亿用户白嫖 ChatGPT,OpenAI 怎么从他们身上赚到钱?
ChatGPT有7亿多免费用户,SemiAnalysis研究认为GPT - 5的‘Router’机制能让OpenAI从免费用户身上获利。‘Router’可降低成本、提升性能,结合新功能及合作,有望开启交易抽成的商业化模式,冲击谷歌等巨头。
“看懂”指令并做动作!Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能,但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架,融合“思维链”机制,能分解指令、优化动作合成,虽有不足,但在测试中表现优于主流方法。
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。