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算法论文8

RAG 2.0 深入解读

文章深入解读RAG 2.0,指出其虽在多行业落地,但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级,阐述检索、重排序等关键技术,最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。

阿里云开发者
算法论文7

【CIKM'2026】CQ-SID:LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用

文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战,提出CQ - SID等方法,经实验验证其效果佳,还介绍了线上实验成果,最后展望未来探索方向。

阿里云开发者
算法论文8

LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式

UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。

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揭秘大模型Steering:从底层机理到系统评估,全面破解大模型行为控制之谜

近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文,揭示Steering工作原理与能力边界,还开源一站式框架EasyEdit2,全面展示了Steering价值。

机器之心
新闻资讯7

算力极限下,OpenAI 急着做什么?

OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。

机器之心
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物理AI的「原生」时刻:原力灵机发布具身大模型DM0

主流‘预训练 - 后适配’范式有局限,原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航,在 RoboChallenge 测试领先,还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。

机器之心
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从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁

多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。

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瞄准AI、图形顶端战场:摩尔线程上演国产GPU硬核实力路演

摩尔线程首届 MUSA 开发者大会集中亮相技术体系。发布新一代统一计算架构 MUSA 路线图,介绍新架构、芯片及万卡集群,还涉及前沿布局,发起开发者培训,推出 AI 算力笔记本,宣告国产算力自主化时代加速到来。

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打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA

北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。

AI前线
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NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题

浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。

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