「数学竞赛基准」共找到 1337 篇相关文章
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
实测GPT-6：AGI真来了！OpenAI缔造者都摸不到天花板
Astra发布，OpenAI联合创始人宣布AGI时代降临。虽官网文章曾“404”，但GPT - 6 Astra已问世。它在多项测试近乎满分，还在内测中展现强大能力，如PCB自动布局布线等，也突破诸多数学难题。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
OpenAI七年变局：分手微软，迎战马斯克
本文讲述OpenAI七年变局，其与微软从绑定走向解绑，新协议拆除独家云绑定、独家知识产权授权等旧墙。同时，马斯克起诉OpenAI，指控其违背非营利承诺，审判结果或颠覆AI竞赛格局。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
3D指标超过Nano Banana Pro！浙大开源方案让AI在平面图像里进行立体编辑 | ACM MM'26
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit，用显式3D几何preview指导图像编辑，还加入深度监督，构建数据集和评测基准，成绩超Nano Banana Pro，且GUI也开源。
特朗普急了，发动新「曼哈顿计划」：举国发力AGI！
特朗普政府祭出「创世纪行动」，将AI竞赛拔高至「曼哈顿计划」量级。从向沙特解禁芯片出口换取资金，到促成OpenAI与富士康联手重塑本土制造，一个庞大的「AI军工复合体」正在加速成型。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。