「科学计算」共找到 948 篇相关文章
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化（TTE）框架，推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题，提升多学科推理准确率，赋予AI跨学科迁移能力。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
开源医疗模型SOTA：蚂蚁健康发布百亿参数医疗大模型
由浙江省卫生健康信息中心、蚂蚁健康等联合开发的AntAngelMed医疗大模型正式开源。它凭借独创训练与架构，在权威评测中表现优异，降低算力门槛，将专业知识、诊疗能力与计算架构融合，为医疗AI落地奠基。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
瞄准AI、图形顶端战场：摩尔线程上演国产GPU硬核实力路演
摩尔线程首届 MUSA 开发者大会集中亮相技术体系。发布新一代统一计算架构 MUSA 路线图，介绍新架构、芯片及万卡集群，还涉及前沿布局，发起开发者培训，推出 AI 算力笔记本，宣告国产算力自主化时代加速到来。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
Telegram创始人搞了个狠活：100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon，或终结中间商垄断。它基于TON区块链，有三层架构，四步完成AI查询，但面临延迟和竞争挑战，未来将采用DAO治理。