「局部鲁棒」共找到 61 篇相关文章
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
Liblib AI上线Kontext，门槛大幅降低！藏师傅手把手教你用它解决图片问题
FLUX的Kontext是强大的图像编辑应用，除不能写中文外近乎全能。Liblib AI上线FLUX Kontext，支持Web UI和Comfyui，无需本地跑Comfyui，还能结合Liblib生态处理图片。作者给出保姆级使用教程。
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
AI视频进入“加速度”时代：30%加速＋细节随手P，等等党和抽卡党都有救了！
AI视频进入“加速度”时代，拍我AI（PixVerse）V5 Fast上线。其生成速度提升超30%，还推出Modify精修功能，支持万物替换、局部修改、人物编辑等，让AI视频从一次性生成走向可反复打磨。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
从AI Build AI到真正RSI：这场张江塔尖会把「自进化」拆到细节
本文报道了在张江AI创新小镇举办的「Triple T」张江塔尖会技术沙龙，沙龙以「AI²：当AI学会自我超越」为题，汇集多位青年学者与产业从业者，围绕递归自我改进（RSI）、自进化AI的前沿研究、实践路径展开讨论，拆解不同场景下的技术进展与待突破瓶颈。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。