「控制技术」共找到 3189 篇相关文章
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
龙虾“黑入”卡帕西家的智能家居系统：本来需要控制六个软件，现在用WhatsApp就能操控
特斯拉前AI总监卡帕西做客播客，分享诸多AI观点。如编程成个人能力问题，可让AI写代码；用龙虾打理智能家居，整合多软件；还谈及autoresearch、模型能力断层、模型分化、开源闭源格局等内容。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力，世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式，并指出未来研究方向。
从Transformer到Agent：生成式AI行业技术路线与职业发展指南，深度解析AI价值链
文章深度解析生成式AI行业，介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态，应用层机会大，还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等，为从业者提供职业指南。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」？清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现，先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%，含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词，构建识别模型，还能由词表污染估计数据污染，为语料治理提供方案。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
卷赢OpenAI也没用！Salesforce用100万次对话揭秘：AI Agent最大的坑，根本不是技术！
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘，指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据，还需提升人工介入率，遵循“同理心优先”原则。
MCP很好，但它不是万灵药！真正的技术进步，往往始于祛魅之后的清醒认知
当下AI领域，MCP热度高涨，但它并非万能。文章剖析MCP本质，指出它是统一工具调用协议，与Function Call合作。同时分析其开发难题与市场乱局，强调要理性看待，明确其定位和边界，发挥潜力。