「量化深度预测」共找到 1315 篇相关文章
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
推荐！5分钟上手Chrome MCP，替代5个付费AI
作者测试发现Chrome MCP能替代大部分付费AI工具，如Cubox、音频工具等。它能让Claude控制浏览器，操作简单，1小时可配置，还能年省2000元，提升效率。
AI Agent做PPT卷疯了，最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年，做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程，解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现，为用户选择提供参考。
一周两破18年数学纪录！陶哲轩惊叹：AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手，一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升，后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步，展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
灵宝 CASBOT 与 CASIA 共同提出“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法
近日，ICRA 2025 在美国亚特兰大开幕，中科院自动化所与灵宝 CASBOT 提出的“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法获录用。该方法解决现有问题，实验显示优势明显，有巨大应用潜力。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。
全球开源 AI 生态的未来：从 DeepSeek 到 AI+
这是关于中国开源社区自2025年1月‘DeepSeek时刻’以来进展的系列博客最后一篇，介绍中国AI企业和机构发展路径，展望开源未来方向，指出全方位开放共享成关键路径，‘有机生态’正成型。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。