「自定位级联预测」共找到 746 篇相关文章
ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。
Anthropic 深夜发布 Claude Design,一句话生成 UI,百亿美元市值 Figma 股价跌了 4.6%
Anthropic 发布新产品 Claude Design,由 Claude Opus 4.7 支持,以研究预览形式向部分用户开放。它定位为设计师“搭子”,覆盖多设计工作流。网友评价高,但也有人指出其生成结果有同质化问题,对传统设计工具冲击待察。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
Jeff Dean最新访谈:未来开发者人均50个智能体,写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言,未来开发者人均管理50个智能体,写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略,介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能,强调多模态及低延迟价值,给出未来模型发展预测。
豆包 Seed 2.0 来了:字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0,其在 Text 领域进入榜单前十,视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型,有多种能力升级,文中用多个案例展示其强大,还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题,当前AI模型多在数值仿真数据上训练,难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench,含真实与仿真数据,设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
“代码 + 编译器”要消失了?马斯克在 xAI 全员会上放话:到今年年底,AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮,马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题,还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制,跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展,强调基础设施重要性,甚至提及将算力扩展到月球。
对话 Roto:让视频实时可交互、足够个性化,我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业,涉足多模态生成。团队经多次方向调整,决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟,但已探索新内容形式,还将在广告实现商业闭环。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」:学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示,任务越复杂AI加速越猛,学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长,不同国家AI应用有贫富和技术代差,也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。
时隔六年,OpenAI 为什么再次开源?
OpenAI发布两款开源纯文本推理模型,时隔六年再次开源。其gpt - oss - 120b性能与o4 mini相当,成本降超10倍。此次开源有战略考量,或是为构建生态、吸引企业,也反映出其对自身价值定位更清晰。