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想入局VLA却不知从何下手?NTU&中大开源「终极菜谱」:从基座到频域建模,每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt,从12个关键维度剖析VLA设计空间,每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法,遇扰动成功率跃升10%,适合不同水平从业者。
GenEnv:智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性,为此推出 GenEnv 框架,它建立难度对齐协同进化博弈,能让智能体表现提升,减少数据使用量,为扩展能力提供数据高效路径。
国科大 | 提出进化算法:EvolKV,自适应分配KV Cache,预算降至1.5%!
键值缓存(KV cache)是大模型快速运行核心技术,但输入文本越长,存储和处理问题越突出。国科大提出进化算法EvolKV,自适应分配KV Cache,实验显示其效果显著,预算可降至1.5%。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
微软 SkillOpt:不动模型权重,只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt,思路反直觉,不动模型权重,把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优,技能可迁移,代码已开源,还支持多操作。
CVPR Highlight|让无人机学会自己认路+锁位目标,国防科大给出一套新解法
国防科技大学 SAW Lab 团队联合多高校推出无人机实时地理定位系统「PiLoT」,首次仅靠单目 RGB 序列在 GNSS 拒止环境完成无人机及目标定位,性能达先进水平,成果被 CVPR 2026 接收。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
The Sentient Interface: Art, Technology, and the Expanded Mind
在计算与数据主导的时代,艺术、科学与技术边界渐趋模糊。本次活动汇聚四位从业者,探讨如何将无形元素转化为审美体验,从生态数据到AI叙事,跨越学科探索人机关系与环境依存。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题,提出「方向鲁棒性」概念,揭示 PEFT 模块合并失败主因,给出 RobustMerge 解决方案,提升性能,成果开源。
首篇WebAgents综述:大模型赋能AI Agent,实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐,香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度,总结WebAgents代表性方法,梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务,其发展预示人机关系新纪元。