「深度研究能力」共找到 5114 篇相关文章
定位大模型「作弊」神经回路!新研究首次揭示:虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率,背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解,定位到关键记忆节点,发现‘困惑度悖论’,还能操控记忆,成果对评估、检测和去污染有意义。
小模型,大能量!200美金的GPT Pro竟然输给了它?
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite,它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事,速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色,核心突破在于主动图像操作与深度推理。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5,提供长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力,效果显著,相关代码已开源。
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。
阿里开源长文本深度思考模型!渐进式强化学习破解长文本训练难题,登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1,登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题,通过渐进式上下文扩展训练,在多基准测试中表现出色,还探讨了SFT和RL作用。
AI发布首个全球科学家社区爆火,硅谷投资圈:科技研究领域的「谷歌地图」来了!
O-DataMap,由AI论论全球打造的全球科学家社区爆火,被赞为科技研究领域的「谷歌地图」。它将全球论文实验数据整合到二维坐标系,形成动态「科技地图」,还分三层助力科研决策,本月18号论论全球将直播演讲。
普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%
在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。
GLM-4.6 vs Claude 4.5:当AI编程模型能力趋同,会用比选什么更重要
文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试,发现二者能力接近,GLM - 4.6性价比高,还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法,建议聚焦做产品而非纠结工具。
混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。