「自动持续进化」共找到 1503 篇相关文章
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
真碾压Sora了！谷歌Veo 3首次实现音画同步，视频模型直接「开口说话」
谷歌正式发布Veo 3，它能生成高质量视频，还能理解原始像素，自动生成与画面同步的对话、多种音效。得益于DeepMind的V2A底层技术，其音画合成功能领先。虽有时长和使用门槛限制，但已足够震撼。
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等：粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
不用额外缓存！英伟达开源大模型记忆压缩方案，128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
全球首个科研LLM竞技场上线！23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena，23款顶尖大模型比拼科研任务，OpenAI o3夺冠，DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题，但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
真香！我用AI做PPT的血泪史：从“能用”到“真香”，V3版到底解决了什么？
作者因公开分享需做PPT，尝试多种AI PPT工具后，自己围绕Agent攒了一个。从V1到V3版不断改进，V3用多Agent提示词用法，风格多样且规则减少，还给出3步制作PPT的方法及后续功能拓展想法。
GLM-5.1夺开源模型第一，长程任务更稳，一句话就能生成文章短视频
智谱官宣GLM-5.1开源，代码能力增强，在三项代码评测基准综合平均分上，取得全球模型第三、国产及开源模型第一。它专为长程任务设计，能8小时持续工作，还能一句话生成短视频，是平替Claude Sonnet 4.6的优选项。