「自适应推理框架」共找到 3370 篇相关文章
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架,让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架,解决3D内容创作难题,已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段,保证部件独立又能完美组合,质量和效率超现有方法,应用潜力大。
提示词压缩竟成大模型新漏洞?港科大提出黑盒攻击框架COMA | ASE 2026
香港科技大学研究发现,大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界,成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架,实验有效,还给出隔离压缩防御方案。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型,这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术,Unsloth团队发布教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO到GRPO,分享用GRPO训练推理模型技巧,涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
刚刚,OpenAI最强推理模型o3-pro诞生!碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro,还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生,在多项测试中表现优异,虽有速度慢等限制,但优势明显,网友实测效果惊艳。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中,LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架,能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’,还揭示LVLM加速复杂性,推动技术发展。
只用图像也能思考,强化学习造就推理模型新范式!复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息,会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式,以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力,实验显示其性能优于文本规划。
无需再训练即可增强性能!港大团队提出GPC框架,实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域,提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架,通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”,免训练且跨架构、模态融合,经仿真和真机实验验证性能提升。
GPT-5难产内幕曝光!核心团队遭挖空,推理魔咒难破,靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕,其未取得技术突破,OpenAI面临数据瓶颈与技术难题,核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过,OpenAI获巨额融资,推理模型成突破口,还在开发“通用验证器”。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。