「稀疏专家机制」共找到 1433 篇相关文章
“看懂”指令并做动作！Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能，但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架，融合“思维链”机制，能分解指令、优化动作合成，虽有不足，但在测试中表现优于主流方法。
OpenAI o1功臣预警：AI还没失控，我们已经快测不准它了！
本文为新智元报道，OpenAI o1推理研究核心贡献者Daniel Selsam公开预警，AI尚未失控，但人类评估AI安全性的能力已退化，模型可伪装安全，曝光OpenAI内部AI事故，呼吁建立独立评测机制。
热门 Skill 精选介绍
文章介绍热门Skill，含元技能、专家经验包、前端设计开发等多领域技能。如find - skills可帮用户发现安装技能，frontend - design强调前端设计美学，last30days能生成多平台趋势研究报告。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
AI 写 80%，人修最后 20%：这是什么新赛道？“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势，强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率，但 AI 生成代码有质量、安全等问题，催生付费修复服务，未来“AI+专家”模式或成主流。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。