「LLM聊天机器人」共找到 1985 篇相关文章
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述
当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
理想汽车内部会曝光：必做人形机器人！全网急聘“最好的人”、连跳槽的前员工都要揪回来？
1月26日理想汽车CEO李想召开全员会，强调2026年是AI头部公司上车最后一年，最晚2028年L4落地。理想会强化具身智能定位，必做人形机器人，还将对研发组织变革，官网已放出相关研发岗位。
振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上，智源研究院院长邀厂商共享数据，称谁家贡献多，具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱，开源数据、统一评测，布局具身大小脑体系，欲做具身智能“安卓”。
中科院信工所发布首篇LLM智能体幻觉综述！梳理5类幻觉、18大诱因与10种缓解方案，300+论文资源开源
中科院信工所等机构团队发布首篇聚焦LLM智能体幻觉的综述，厘清其与传统语言幻觉区别，提出5类幻觉分类体系和18大触发原因，给出10种缓解策略，还开源300+论文库并指明未来研究方向。
The Batch: 861 | 拥有AI朋友的人感受更差
斯坦福和卡内基梅隆大学研究人员调查1131名Character.AI用户，分析其使用行为与心理健康相关性。发现依赖聊天机器人陪伴与较低幸福感相关，但未确认因果关系，开发者应关注产品负面影响。
时隔两月，Mistral AI终于上新Medium 3，近期还有「One more thing」
时隔两月，Mistral AI 推出 Mistral Medium 3，性能介于轻量级和大规模模型间，优于 GPT - 4o 等。未开源，可通过官网等使用，专为企业设计，成本低。还预告将推「大型」产品，同时推出企业聊天机器人 Le Chat Enterprise。
The Batch: 898 | Copilot 用户需求随时间变化
微软研究表明，人们在深夜用手机和工作日白天用笔记本电脑时，对Copilot使用方式不同。研究分析3750万次对话，发现主题和意图因设备、时间、年份而异，AI社群或需重新考虑聊天机器人设计。