「泛化瓶颈」共找到 922 篇相关文章
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
真实联网搜索Agent，7B媲美满血R1，华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型，实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练，在 WebPuzzle 等基准测试中，7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1，展现强大信息获取与泛化能力。
AI 创业怎么做？500+ 技术领导者给出了他们正在实践的答案｜ TGO 杭州十周年庆 & GTLC 杭州站
2026年6月27日，TGO杭州十周年庆·GTLC杭州站举办，以“新十年一起，做AI做的事”为主题。近二十位嘉宾从多方面分享，探讨AI创业、智能体架构等，还有创业者展示产品，活动丰富且聚焦学习。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
深度讨论新一轮模型发布：当智能进入月更时代 | Best Ideas
近期全球模型迎来高密度发布期，Anthropic、OpenAI、腾讯、DeepSeek 等纷纷推出新模型。文章复盘了 Opus 4.7、GPT - 5.5、DeepSeek V4 等模型实测体验，探讨架构变化、能力边界与产业影响，还分析算力、token 价格等问题。
数GPU，看未来：一张表看懂中美AI公司的真实实力差距，算力盘点
文章全面盘点中美头部AI公司GPU数量、资本开支和算力规划。美国科技巨头疯狂投入，如Meta、微软等；中国公司在禁令下抢购囤货并加速国产替代，如字节跳动、阿里等。还分析了中美差距及投资关注点。