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Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。
一招缓解LLM偏科!调整训练集组成,“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法,可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键,配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试,IDEAL能提升代码能力,还指导了超参数选取。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
登顶 Arena!MiniMax 最新 Speech-02 模型屠榜:超越OpenAI、ElevenLabs,人声相似度99%
近期TTS模型领域发展火热,众多机构纷纷发力。MiniMax推出的Speech - 02模型登顶Arena榜单,在字错率和相似度等指标上表现出色,具备超拟人、个性化、多样性特点,性价比高,还创新架构解决了现有痛点。
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁?LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击,指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法,通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务,实验显示其提升防御效果,且对正常任务影响小。
独立开发者必看,前端人想做低代码?先把这个 5k star 可视化拖拽编辑器 Demo 跑起来
`visual-drag-demo`是开源可视化拖拽编辑器Demo,偏前端与低代码方向。它把编辑器必备功能做成教学项目,适合想做搭建器、可视化配置等的人快速摸清实现方法,功能丰富,学习成本低。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
硅谷资深工程师:不止是 AI 产品,Coding 也需要好的 taste
硅谷资深工程师sean goedecke指出,技术品味与能力不同,其核心是为项目选适配工程价值观的能力。文章给出判断技术品味的方向,还阐述了好坏品味的识别方法及培养良好品味的建议。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld:让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文,构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld,并提出基于状态的函数调用(SFC)方法。实验显示,SFC大幅提升任务执行准确率和效率,还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用,其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误,传统检测方法对此失效,提出跨模型探针法提升检测能力。