「激波/边界层干扰」共找到 41 篇相关文章
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。
TGRS 2025 | FSConv：空域捕结构+频域提细节，即插即用的特征增强神器
红外小目标检测存在目标小、背景干扰大难题，传统卷积易丢失特征信息。TGRS 2025论文提出FSConv模块，通过双域融合提升特征表达能力，具备多尺度特征保持、轻量化、自适应增强等优势，有广泛应用场景。
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等：粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
Claude Code 推出 Agent View 功能，一键管理所有会话
Claude Code 推出 Agent View 功能，可同时派出一群 AI agent 干活，在一个屏幕管理所有会话。通过 `claude agents` 命令，能让各会话互不干扰工作，界面按状态分组展示，还能就地回复、随时进出，且后台跑不会断。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
Cursor改变了写代码的方式，云电脑改变了跑Cursor的方式
AI编程已成核心生产力，但Cursor等工具对硬件要求高，运行卡顿。问题不在电脑配置低，而在于AI工具不应挤在常用电脑里。无影云电脑作为‘第二桌面’，能让AI在云端运行，与第一桌面互不干扰。
YOLOv8-SST：水面小目标检测极致改进，降低漏检
浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法，针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验，该算法提升了检测精度，推理速度也能满足实时需求，还给出了实战代码。
一张图生成雕刻级 3D 模型，效率拉满，绝了！
Hi3D是商品级3D模型生成工具，在Hugging Face上连续三周霸榜下载第一。其2.0版本能自动补全不可见结构、消除环境光干扰、优化人像细节。操作简单，还有多种玩法场景，官方还提供兑换码福利。