「谱正则化」共找到 812 篇相关文章
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
估值 16 亿美元的 AI 护士：Hippocratic AI 是全球护士短缺的解药吗？
Hippocratic AI 打造 AI Native 医疗劳动力平台，利用市场空白，自研技术架构，交付优质对话体验。其商业模式依赖 AI Agent 自主化，面临经济效益和竞争挑战，也有全球化护理需求等机遇。
搜索领域的下一个重大转变：从产品到基础设施
Lightspeed投资人称搜索正从人类产品转变为AI基础设施，像云计算支撑互联网，搜索将为AI提供信息。各公司集成搜索进展不同，还分析了搜索成基础设施带来的变化及新机会。
A16z： AI 产品的护城河在哪里？
a16z新博文结合与创始人沟通，总结AI公司突围成长关键点。指出演示易、产品难，AI初创增长快，开发成本降，速度很重要，还介绍了AI公司建立护城河的方式，认为当下是创业者好时机。
强迫模型自我争论，递归思考版CoT热度飙升！网友：这不就是大多数推理模型的套路吗？
近日，概念CoRT火了，它在CoT基础上加了“递归思考”，能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优，结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。
60000小时炼出新开源VLA！20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0，用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型，融合LingBot-Depth提升空间理解，还学会预测未来，在GM - 100评测表现佳。
可复制的 AI Coding 全栈实战：比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲，分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验，分析 AI 编码问题，提出解决方案，介绍方案演进、实战案例及推广情况，还探讨了未来演进方向。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。