「加油大脑方案」共找到 1082 篇相关文章
具身智能是泡沫还是前夜？两位学霸选择“上天”与“要脸” ｜5Y View
本期是五源合伙人孟醒与微分智飞高飞、首形科技胡宇航的对话。二人没选主流赛道，高飞要为飞行终端造‘具身大脑’，胡宇航给机器人‘脸面’，这是让机器人进化的尝试。
ICLR重磅回应：评审回滚、AC重置、封禁泄密者、严查贿赂串通
自11月27日OpenReview平台曝出重大API漏洞，ICLR 2026超10000篇投稿数据泄露，评审流程熔断。ICLR公布处理方案，回滚评审数据、重分领域主席，封禁泄密者，涉串通论文将拒稿。
全球第二、国内第一！钉钉发布DeepResearch多智能体框架，已在真实企业部署
在数字经济浪潮中，企业对高效信息获取与决策支持需求迫切，但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架，在评测中成绩优异，已在真实企业场景部署。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
能懂孩子、懂爸妈、还懂宠物，这届AI硬件太会了
在AI终端生态大会上，荣耀携手伙伴展示AI新用法，发布八大AI场景化生态解决方案，覆盖多高频场景。其构建的AI生态网让AI从‘能用’到‘好用’，还重新定义硬件与人的关系，让AI更懂生活。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
RAG新王：AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息，RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案，有 4 个模块化组件，在 6 个数据集上刷新 SOTA，解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。