「气动数据重构」共找到 3345 篇相关文章
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
4 万星开源项目被指造假！MemGPT 作者开撕 Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目 Mem0 发布论文，称在 LOCOMO 测试打败对手。MemGPT 创始团队 Letta AI 联合创始人公开指控其造假，称测试无意义，自己轻松超其基准数据。二者都为解决大模型长期记忆问题而诞生。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。