「AI能力提升」共找到 12332 篇相关文章
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
用了60天Claude Code，我的Vibe Coding终极指南：从0到1的正确打开方式
作者分享使用Claude Code 60天的经验，用多个案例展示其将AI编程从辅助推向自主的能力，还给出Vibe Coding方法论、工作流等，提醒别被工具束缚，技术为人服务。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时，生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放，本文提出结合句向量与子模优化的方法，设计子模目标函数，给出代码实现，实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
开源多模态大模型EarthMind，观测地球统一框架
地球观测数据复杂，现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind，引入空间注意力提示模块，实现跨模态融合和多粒度理解，解决地球观测难题。
太多人误解了「苦涩的教训」
《“苦涩的教训”》一文常被误解，其核心观点是能充分利用计算资源扩展的方法会超越不能扩展的方法。人类知识短期易获好结果，但长远看，唯有随算力增长的方法最终胜出，如深蓝、AlphaGo Zero的案例。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
中国光芯片迎来“迈向高端”黄金窗口期
近期光芯片领域热度攀升，政策、产业、资本利好。AI算力爆发使光芯片从‘通信管道’升级为‘战略性资源’，需求大增但供给端短板凸显。本土产业链分层，高端赛道迎来突破窗口期，有三条主流技术路线。
追不上就直接买，马斯克600亿美元收购Cursor
马斯克旗下SpaceX官宣600亿美元收购编程神器Cursor，虽Cursor曾陷“套壳”争议，但双方各有所求。SpaceX在AI编程赛道追赶效果不佳，而Cursor受算力制约，二者一拍即合。此外，SpaceX计划上市，此时收购时机耐人寻味。