「具脑磐石」共找到 1048 篇相关文章
基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场，推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场，它采用原创MFA架构，具“多开好省”亮点，推理效率高、性价比优。7月31日将开源，能适配各芯片，还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文，提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特，性能高效准确灵活，打破算力、延迟和成本“不可能三角”，重新定义AI基础设施。
推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。
这场巅峰对话，把China AI的基因、堵点和未来聊透了｜甲子光年
2025年4月28日，甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见，谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
李飞飞发布：全球首个多模态世界模型
李飞飞团队的World Labs发布全球首个多模态世界模型Atlas，是多模态自回归扩散Transformer，能相机控制生成、3D重建等，已向部分伙伴开放早期访问，未来将成底层模型。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文：从一张照片，逆推一个世界｜IJCAI 2026
8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。
机器人也有“Aha Moment”！Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。