「论文征稿」共找到 1022 篇相关文章
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
Hyperagents：AI学会如何自我改进
近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。
ICLR发了Oral又反悔，理由是查到了制裁名单？
一篇被ICLR接受为Oral的论文，因作者在arXiv预印本提及工作部分在被美国制裁的RAIRI机构完成，遭ICLR无视审稿直接拒稿。网友将其与NeurIPS类似事件对比，还对作者是否“刻意隐瞒”有不同看法。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。