「等变建模」共找到 8481 篇相关文章
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
刚刚，OpenAI推出全新ChatGPT Images，奥特曼亮出腹肌搞宣传
OpenAI推出全新ChatGPT Images，由新旗舰图像生成模型驱动，特性有精准编辑、保留细节等，图像生成速度提升4倍。该功能今日向多数用户开放，价格降20%，旨在让图像生成更简单。
必看！Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》，回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体，包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制，还分析各机制特点、应用场景及优劣势。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
阿里“快乐马”团队再出手！正面叫板谷歌 Genie 3，世界模型 HappyOyster 来了
4月16日，阿里发布世界模型产品HappyOyster，由ATH创新事业部团队研发。它与谷歌Genie 3同属世界模拟器流派，采用长跨度世界演化建模，有漫游和导演两大核心能力，在多方面呈现差异化优势。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
极佳科技朱政：世界模型会进化成 VLA 的下一代｜具身先锋十人谈
具身智能领域数据难题待解，极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器，长期或与VLA融合。其团队成果显著，还将探索多维度建模与数据配比优化。
1分钟跑出数百预测！WeatherNext 2把短时预报带入小时级
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，能1分钟从同一初始场生成上百种未来，分辨率达1小时级，超上一代。它已接入Search等，重写天气预报逻辑，让预测从确定变多可能，还将改变气象体系。
对话 VisionFlow 创始人刘夜：OpenClaw 这一波，关键是要找到合适的生态位
极客公园张鹏对话VisionFlow创始人刘夜，探讨AI时代组织形态、商业竞争等话题。刘夜认为数字员工非终局，数字组织才是；AI创业应跳出低维竞争，找到合适生态位；未来竞争核心是为传统产业业务建模。