「性能稳定性」共找到 2041 篇相关文章
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。
英伟达GPU被曝严重漏洞，致模型准确率暴跌99.9%
英伟达GPU被白帽黑客发现严重漏洞，通过GPUHammer攻击可使大模型准确率从80%降至0.02%。此攻击属Rowhammer类，直接对显存“物理动手”。英伟达建议的防御措施会使模型性能下降。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
刚刚国产双响炮炸场！智谱「牛来模型」和阿里Qwen3.8-Flash双双亮相屠榜
智谱发布GLM - 5.3 - Flash（牛来模型），原生多模态，支持1M token上下文，运行在国产芯片，价格实惠。阿里开源Qwen3.8 - Flash - Next权重，成本低性能优，在四大维度重构架构。
Meta归来！时隔一年发布Muse Spark，重回第一梯队
Meta发布Muse Spark模型，这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳，刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4，计算效率提升，在测试中成绩优异，Meta AI战略转向闭源探索，模型已上线。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
腾讯悄悄上线了“Claude Code”，居然还支持微信登录。
腾讯悄悄上线CodeBuddy Code（Claude Code），定位为AI CLI，能在命令行完成编程任务。作者测试用其开发MCP服务，速度快且功能全，还介绍使用方法，不过产品有稳定性问题，仍有潜力。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker，多跳问答慢思考，医疗领域拿下87分
在LLM问答领域，多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker，它是基于KAG框架的模型，能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。