「理论 - 实验学习范式」共找到 2536 篇相关文章
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
Google这个1.5w star 项目牛皮，99%准确率！
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika，抛弃固定规则匹配，用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型，单CPU毫秒级推理，支持200+格式，准确率约99%，已大规模落地。
X平台如何决定你看到什么？马斯克刚刚开源了X推荐引擎
马斯克开源X平台推荐算法，消除人工干预特征，靠Grok模型理解用户行为。系统由编排、存储和机器学习层协同，经复杂机制精准推送信息，还构建后置过滤体系保证内容质量。
借鉴人脑「海马体-皮层」机制，红熊AI重做了一个「记忆系统」
记忆成AI进化关键，Google Research新论文提出「嵌套学习」范式。红熊AI受业务难题启发，推出「记忆熊」，借鉴人脑机制重构记忆系统，在多场景应用落地，提升了服务质量和效率。
OpenAI 直播摘要：AI 将推动科学进步，个人 AGI 即将到来，未来将非常光明
OpenAI 直播中，Sam Altman 和 Jakub Pachocki 透露重磅信息，称个人 AGI 即将到来，未来光明。公布通向超级智能时间表，对深度学习有信心，谈及基础设施扩张、公司架构变化等，还预测科学发现进程。
17.6K Star跨平台逆向工程神器！免费替代IDA Pro，支持插件扩展！
在二进制文件分析或软件逆向工程中，专业工具如IDA Pro界面复杂、学习成本高。文章推荐开源跨平台逆向工程平台Cutter，它基于rizin核心引擎，功能完善，可降低使用门槛。
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。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型，打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展，影视级长视频需多镜头序列及自然转场，这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型，基于掩码机制实现自动化转场，还构建 Cine250K 数据集，实验效果超基线。
破除水军机器人！北航团队发布全新对抗性框架SIAMD：用“结构信息”破译机器人伪装｜IEEE TPAMI
本文介绍北航彭浩团队发表在TPAMI 2025的文章，提出对抗性框架SIAMD检测机器人。它将用户账户与消息交互组织为异质结构，用结构熵建模。实验显示，其在有效性、泛化性等方面优于基线模型。