「可解释性研究」共找到 5582 篇相关文章
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
陶哲轩：我差点江郎才尽，只因在普林斯顿待了一年
菲尔兹奖得主陶哲轩在与播客主理人访谈中称，在普林斯顿埋头搞学术让他灵感枯竭，数学家需生活琐事激发想法。还探讨科学研究，如开普勒定律、AI在数学研究的应用、科学评估等问题。
Kimi新架构让马斯克叹服！17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术，将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”，经Kimi Linear 48B大模型验证，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
苹果推出 Ferret-UI Lite：一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型，可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题，Ferret-UI Lite 性能有竞争力，训练采用两阶段流程，还给出应用建议。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
字节的 Doubao Seed 2.0 来袭，不过我想先和你聊聊扣子编程
作者介绍了AI Coding进展超预期，普通人协作就能做出实用作品。重点讲了扣子编程，它是云端Coding Agent，适合小白，接入多个大模型。还介绍了Doubao Seed 2.0升级，最后探讨了编程趋势。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。