「显著性方法」共找到 1248 篇相关文章
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff,使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff,将物理约束与强化学习结合,解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感,实验表明在多数据集上超现有方法,降低物理运动误差。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA,精准找到API|ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文,指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展,再训练模型的方案,构建TOOL - REX等组件,实验显示显著提升检索性能。
工业级 LLM 数据工程:北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进,数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架,解决数据准备难题,其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性,实验验证其能提升模型性能。
马斯克惊叹!DeepSeek和Kimi先后出手,捅破了Transformer的「潜规则」!
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习,用数学约束保证稳定性;Kimi将注意力机制用于层间连接,解决了更根本的问题,性能提升显著。
Qwen3.5实战教程:从0到1掌握本地部署与微调
阿里通义千问团队发布Qwen3.5系列小模型,打破“大模型=高成本”惯例。本文全面剖析该系列模型,涵盖核心特性、本地部署实战、模型微调实战,还给出技术细节与问题解决办法。
春晚武BOT论文来了!王兴兴署名,同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文,王兴兴署名,同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架,打破学习和物理可执行性瓶颈,在高保真度与可扩展性间权衡,经测试在真实硬件上表现出色。
LinkedIn 重构服务发现:在大规模环境中用 Kafka 和 xDS 取代 Zookeeper
LinkedIn 工程博客中,Bohan Yang 介绍升级基于 ZooKeeper 的传统服务发现平台项目。因传统系统有扩展性问题,团队开发新架构,分离读写路径,实施双读双写机制,迁移后数据传播延迟显著改善。
面壁MiniCPM-SALA模型,稀疏-线性注意力,单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA,基于此训练的MiniCPM-SALA模型,在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理,训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力,采用混合架构,继承权重降低成本,在长文本处理上优势明显。
Claude code让程序员消失,Anthropic却说用AI编程会让你变傻
Anthropic科学家实验发现,新手过度依赖AI编程,概念理解、代码阅读和调试能力显著退化,效率未提升。研究识别六种AI使用模式,指出主动思考才是技能形成途径,应保留人脑训练的“摩擦力”。
杨植麟亲自发布,月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5,经约15万亿视觉与文本混合数据预训练,有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优,成本低于对手,还能提升办公生产力。