「医学推理数据」共找到 4207 篇相关文章
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
硅谷最狠「伪君子」！华人女记者深扒OpenAI：3000亿AI帝国全靠偷数据？
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史，其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类，实际是资本机器，其技术发展路径依赖数据和算力，还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
“现阶段就差数据了”Figure 03登《时代》最佳发明榜封面，CEO放话了
刚发布Figure 03的Figure公司，其CEO Brett Adcock在《时代》采访中称现阶段机器人缺数据。此言论引发争议，他亲自反驳质疑，还阐述公司目标、安全考量及对机器人市场需求的乐观预期。Figure 03登上《时代》2025最佳发明榜封面。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
一段 signature，不仅撬开了 Opus 的隐藏推理，还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现，将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型，弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外，公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险，部分开源模型易受 Opus 风格影响。
刚刚，OpenAI开源2个推理模型：笔记本/手机就能跑，性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型，距上次开源已6年。模型亮点多，性能强，在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频，展示其使用效果，同时解释了开源原因。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。