「实验室内部人员」共找到 1394 篇相关文章
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
梁文锋首次开口融资，DeepSeek只估值680亿，融资20亿？
据媒体报道，AI初创公司DeepSeek正洽谈以100亿美元估值融资至少3亿美元。该公司此前拒绝融资，此次或因自建数据中心、研发新模型等需大量资金。同时，其两位核心人员跳槽，人才竞争激烈。