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「子模函数」共找到 114 篇相关文章

Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题

OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。

作者读完《解析物理的十层之旅》后，手搓Lisp Prompt实现十层认知相关功能，给出了如费曼、十层认知、可视化等函数的源码。

深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。

北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。

波士顿动力最新人形机器人Atlas能搬动几十公斤重冰箱。它定位为干重活，动作模拟人类搬重物，训练靠强化学习，经参考轨迹、奖励函数、仿真训练、真机测试迭代。

当前主流相机可控图像编辑基于图像扩散模型，应对连续相机运动易出现问题。近日，浙大联合哈佛发布UniGeo框架，在三核心层面注入统一几何引导，克服结构退化，提升视觉质量与跨视角一致性。

OpenAI发布内部版模型Astra的十项成果，引发数学界震动。菲尔兹奖得主Timothy Gowers分析其成果，指出AI优势在‘输得起’，还探讨找例方法、模型短板，给出训练建议与衡量跨越门槛的标准。

Anthropic让内部研究版Claude证明「黎曼猜想」失败，但它将符合猜想的黎曼Zeta函数零点比例下限从41.6%提升到67.2%。此成果意义重大，标志AI进入开放数学研究。

Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。

爱丁堡大学等团队提出 BiMotion 框架，将在 CVPR 2026 发表。它用 B 样条曲线表达运动，解决现有方法问题，有独特架构和损失函数，实验表现优，代码和数据集已开源。