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开源动态8

不用额外缓存!英伟达开源大模型记忆压缩方案,128K上下文提速2.7倍

英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法,在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer,将长文本建模转为「持续学习」任务,核心是上下文压缩,避免额外缓存,代码和论文已开源。

量子位
算法论文8

Think in Games:做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent

文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》,指出当前AI在游戏领域面临的困境,提出TiG框架结合大语言模型与强化学习,打造既会做又会说的AI,实验验证其高效性。

深度学习自然语言处理
算法论文7

实证:现在的LLM根本不会Reasoning!

论文指出当前大推理模型(LRM)如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”,遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试,有三大颠覆发现,还揭示思考过程的荒诞现象,直指行业痛点并给出发展方向。

深度学习自然语言处理
算法论文8

AI安全得查祖宗三代?Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染

Anthropic论文登上Nature,揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明,即使删掉敏感词,隐性信号仍能传递,且代码和推理链也是传染通道,这对AI安全评估提出新挑战。

新智元
算法论文8

压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信

2026年3月,菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》,用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题,答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。

力学与人工智能
算法论文8

ICLR 2026 | 异常需要定义!中传团队提出开放世界视频异常检测新范式

现有视频异常检测(VAD)方法泛化能力不足,无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文,提出LaGoVAD模型,联合建模视频与异常定义,解决样本密度下降等问题,实验显示泛化性强。

机器之心
算法论文8

TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法

北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。

机器之心
算法论文8

大模型长脑子了?研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化

帝国理工学院等机构研究人员发表论文,指出大型语言模型(LLM)学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析,揭示其内部处理规律,为大模型可解释性开辟新路径。

机器之心
开源动态8

VLNVerse“宇宙降临”:吴琦团队交出2025具身导航最终答卷

自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后,领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse,涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型,欲打通Real2Sim2Real,推动VLN向Embodied VLN跨越。

AI科技评论
算法论文8

LLM 驱动的 AI Agent通信:协议、安全风险与防御对策

论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议,分析不同交互的安全风险,提出防御对策,还以MCP和A2A为例做攻击实验,给出未来研究方向。

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