「数学压缩」共找到 541 篇相关文章
黎曼猜想推至理论边界99.55%!元代理架构AI:在思考中重塑大脑
科学家面临让AI解决复杂科学难题的问题,传统固定架构AI处理特定复杂问题不顺手。近日学术团队提出Eureka架构,能让AI动态“生长”专用“大脑”,在测试中表现出色,还在数学和物理领域有重大成果。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同,AI追求精确但脆弱的拟合,人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳,不可收敛系统则崩盘,未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
开源打破“AI黑箱”!集结全球大咖,GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办,是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办,CSDN等联合打造,聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题,还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。
Tair 短期记忆架构实践:淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发,介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践,展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
LeCun和哈萨比斯「吵」起来了:「通用智能」到底存不存在?
LeCun 在播客称「通用智能」不存在,引发广泛讨论。Google DeepMind 掌门人 Hassabis 引用该帖硬刚,认为人类大脑和 AI 基础模型近似图灵机,有通用性。LeCun 回应强调这是数学事实,双方分歧反映对 AGI 发展路径的不同判断。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
微软:LLM上下文学习并非真的学习!
微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
多轮Agent蒸馏终于不翻车!港中文x通义新方法成功率暴涨18点,训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法,解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动,提升了模型成功率,压缩行动步数,还减少训练时间,未来或成训练长程Agent标配。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。