「N - gram方法」共找到 1632 篇相关文章
苹果港大终结自回归时代?7B扩散模型发布,AI写代码逻辑彻底颠覆!
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder,用扩散模型+强化学习策略,性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法,建立原生RL训练框架,探究了dLLM的生成机制等问题。
dLLM的「Free Lunch」!浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来,扩散大语言模型(dLLM)成为文本生成新势力,生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息,研究团队观察到「先对后错」现象,提出 TCV 和 TCR 方法,显著提升模型在推理任务表现。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限,潜在思维链(Latent CoT)让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域,建立框架,介绍方法,探讨可解释性与无限深度推理,指出价值、挑战与未来方向。
VL-LN Bench:模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench,模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线,依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现,但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
Neuralink芯片入脑让瘫痪男子重新开口,家属泪崩!
伦敦一名患运动神经元疾病、几乎全身瘫痪的男子Paul,植入Neuralink脑机接口装置后,能用「意念」操控电脑打字。Neuralink核心装置N1芯片可捕捉脑信号,让机器理解大脑想法,但临床研究尚处早期,也面临数据归属等问题。
突发!OpenAI「掀桌」:自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño(墨西哥辣椒)测试结果,它专为大语言模型推理设计,能同时提升吞吐量和降低延迟,在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作,计划2026年底部署。
独家丨他辞去海外终身职位、带整建制团队回国,要攻下半导体最卡脖子的环节
达博辞去日本国立材料研究所永久职位,带团队回国受聘中科大。他深耕半导体装备关键材料与核心部件,提出‘白色电子’方法、制备圆柱对称旋转晶体。当下国内半导体装备有短板,他目标实现核心材料和部件国产化。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事,Anthropic开源的MSM对齐方法,能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调,控制精度高,还研究了最佳实践,将改变大模型对齐流程。
一篇综述:知识图谱的3种类型,6大推理任务
知识图谱(KGs)在认知智能系统中作用关键,知识图谱推理(KGR)能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务,介绍推理方法、应用,还指出KGR面临的挑战与机遇。