「自我蒸馏」共找到 464 篇相关文章
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
人类造的最后一个AI!上交清华字节等发布递归自进化路线图
本文解读了上海交大、清华、字节跳动等机构联合发布的递归自我改进AI综述，提出五级AI自主改进框架，分析RSI发展现状、应用场景与核心挑战，指出RSI有望突破AI研发的人力成本瓶颈。
前沿模型被曝年度重大漏洞：加密思维链可被轻松提取，GPT，Claude，Gemini 无一幸免
一篇 116 页论文揭示前沿模型思维链重大安全漏洞，Anthropic、OpenAI、Google 的 API 因架构问题，模型隐藏推理过程可通过两次 API 调用被大规模提取，还会带来多种安全威胁。
跨会话不再「失忆」：openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计，能提升记忆准确率，降低Token消耗，让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
CEO让AI定裁员名单：被它反驳时，我选择怀疑自己！
Confluent报告显示，62%英国高管用AI辅助决策，27%用其处理人事。88%称决策更快、83%表示压力更小，但65%认为决策不协作，70%与AI意见相左时会怀疑自己，数据质量也影响决策。
倒反天罡！Gemini Flash表现超越Pro，“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro，速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’，强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
AI已经开始自己设计算法，并且超越顶尖人类专家，人类还能做什么？
谷歌DeepMind团队与加州大学伯克利分校研究显示，AI能设计出超越人类专家的算法。如在多个领域案例中，AI设计的算法在成本、效率等方面表现出色。ADRS方法将系统研究核心环节自动化，人类研究员角色也将转变。
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。