「研究范式」共找到 2734 篇相关文章
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o!港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法,支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新,能提升模型生成质量,展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力,目前论文和代码已开源。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
OPPO AI重磅发布:深度研究智能体,离“真正好用”还有多远?我们给大模型做了一次全身体检
2025年,Deep Research成AI热点,OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文,开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT,揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题,还分析模型表现并给出发展建议。
小模型用不好Skill?新范式让模型学会Skill的底层逻辑,3B模型推理token省5倍,性能反超
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0,提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制,让小模型把技能内化到参数里。实验显示,其效果出色,token效率高,为小模型成领域专家提供新方向。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其重构精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
模型砍掉一大半,准确率反升15%!华科&阿里安全新研究实现ViT近乎无损的类特定压缩|ICLR'26
华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法,一改传统压缩策略,通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩,为大模型服务小场景提供新路径,论文已被ICLR 2026接收。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究:将纠错纳入策略空间,Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张,但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2,将纠错纳入策略空间,抑制错误传播,在多跳推理任务中优势显著。
SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。
社区供稿 | Hugging Face x 北京中关村学院等机构联合发布生成式基因组大模型Carbon:一场关于“生命语言”的范式革命
北京中关村学院等联合发布生成式基因组大模型Carbon并开源。Carbon家族有三个版本,旗舰模型Carbon - 3B在多任务匹敌70亿参数的Evo2 - 7B,运行速度快275倍。它在数据、分词、训练上有创新,还实现技术普惠,有多种应用场景。