「概念注入实验」共找到 1696 篇相关文章
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
如今未实现AI自我提升，一旦实现将是重大突破。但它不会突然飞跃，而是缓慢持续的过程。不同领域提升难度有别，科学进步受现实实验速度限制，AI自我提升更可能是缓慢加速进程。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯！
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念，构建分析框架，含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯，政治语境模型爱‘打太极’，为构建诚实AI提供工具和理论。
阿里开源 Vivid-VR！带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复，基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略，设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器，实验展现出优异表现。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。
AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。