「V - Triune框架」共找到 2126 篇相关文章
架构彻底重构!DeepSeek新模型代码曝光,要来的V4让国内外都坐不住了?
DeepSeek官方GitHub代码库曝光代号“MODEL1”新模型线索,或为V4内部代号。代码显示其有重大架构变更,能并行处理稀疏与稠密计算,适配英伟达新架构。此前R1发布推动中国AI开源生态发展,新模型备受期待。
让大模型多模态检索全面超越SOTA!ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突|CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题,其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突,让大模型变身高效检索器,成果被CVPR 2026录用,刷新SOTA性能。
破解「长程智能体」RL训练难题,腾讯提出RLVMR框架,让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架,将‘元认知’理论引入RL,通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题,经其训练的7B模型表现出色。
原来Veo 3早有苗头!人大联合值得买科技在CVPR 2025提出全新「图像到有声视频」生成框架
中国人民大学与值得买科技团队在CVPR 2025提出JointDiT框架,可从静态图像生成同步音视频。此研究定义图像到有声视频生成新任务,解决音视频融合难题,实验显示其效果优,还将拓展至四模态建模。
北航团队提出新的离线分层扩散框架:基于结构信息原理,实现稳定离线策略学习|NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架,基于结构信息原理,自适应构建多尺度扩散层级,实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器,在D4RL测试中表现出色。
32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。
一款永远不睡觉的 AI Agent 微框架:它会自己琢磨事儿,干完主动来找你汇报!
Laude Institute的AI Agent Audel在无指令下自动修复bug,背后是开源的AI Agent微框架Headlong。它与其他Agent不同,其Agent永远不睡觉,核心由9800行Bash脚本构成,安装简单,提出AI主体性问题。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
论文深度解读:大模型(LLM)加持下的自主无人机分层智能体框架,实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文,介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合,还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等:直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限,本文提出智能化优化经验学习框架,结合DNN流场预测模型与DRL优化方法,还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数,经验证效果良好,为气动优化提供新路径。