「因果归因」共找到 64 篇相关文章
做过十遍还要从头摸索？Agent 的记忆终于开始长成技能
MemTensor 等机构提出无需训练基础模型的 MSCE 框架，为 Agent 外部经验建‘晋升制度’，让经验成技能。该论文在 EvoAgentBench 与 LoCoMo 测试中结果更好，但在因果证明、模型依赖等方面有不足。
VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
思维锚点：破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念，指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法，系统论证高级组织句影响力更大，锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径，开源工具支持可视化分析。
AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法，构建数据合成管道，实验表现领先，还集成归因模块。
AI真能搞钱了！这家公司把大模型玩成闭环赚钱机器
当全行业还在卷大模型参数、烧算力时，零犀科技走出不同路。其自研因果大模型，用AI智能体帮企业提升销售。2025年已实现规模盈利，成为最早跑通商业闭环的大模型应用公司。
大事不好！机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源，此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来，有记忆不丢失、高效泛化等亮点，架构设计独特，实验效果出色，推动通用机器人走向视频时代。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决核心难题，实验性能超基线，为多领域应用提供落地基座。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。