「深度研究系统」共找到 3871 篇相关文章
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
三分之一arXiv沦陷！CS论文65%被判「AI味」，数学仅0.7%
一份unslop研究显示，过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红，但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%，或因检测器只认文字。研究有局限性，真实用AI比例可能更高。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
这一夜，中国AI彻底翻身了：DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。
录音笔的终结者，还是AI时代的又一个“美丽废物”？深度体验出门问问TicNote
作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月，称其超薄超轻，有双模式录音功能，解决手机录音痛点。软件强大，支持多语种和方言，能自动总结，还可拓展内容。价格有两档，适合多类人群。
直播预约 | 推理模型的“过思考”现象与高效推理，2.5h的深度分享
本期GenTalk学术分享邀请刘梓辰、齐朋辉等4位博士生，在2025年6月6日15:00 - 17:30带来“推理模型的‘过思考’现象与高效推理”报告，由夏鹤明主持，NICE学术等支持。将分析‘过思考’因素，总结高效推理思路。
深度访谈：阿里云X平头哥，模型推理提升13倍背后的秘密
这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。