「参数知识迁移」共找到 1391 篇相关文章
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢？
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用，提出Ships和Sahara方法，在极少参数改动下显著降低模型安全性，发现不同模型安全头高度重叠，为理解模型安全机制提供新视角。
2025CSDI:大模型引领智能研发与IT组织变革
文章指出AI发展将推动私有知识价值增大，其应用成战略重点。如DeepSeek打破行业固有观念，引领变革。未来智能时代经济源于智能体，AI重构企业生产力，2025CSDI峰会将探讨相关场景应用。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
AI黑化如恶魔附体！LARGO攻心三步，潜意识种子瞬间开花 | NeurIPS 2025
在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO，它不改提问，直接在模型“潜意识”动手脚，绕过安全防护输出不该说的话。其分三步攻击，成功率高、隐蔽且迁移性强，暴露大模型根本性弱点。
拆解腾讯智能体战略：自身验证，开放能力，生态放大 | 甲子光年
文章指出智能体成企业战略议题，但落地有场景复杂、知识专业和工程化挑战。腾讯云以全栈方案应对，用开发平台、行业适配和生态共建助力企业，多个行业已有成功落地案例。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
刚刚，Opus 5来了：性能不输 Fable 5、价格砍半
Anthropic 发布新一代模型 Claude Opus 5，其智能接近 Claude Fable 5 但价格减半。它在编程、知识工作等评测中表现出色，科研能力进步大，自主性与严谨性更强，安全对齐度高，防护兼顾安全与可用。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。