「大厂自研」共找到 5829 篇相关文章
Energy | 西工大史子颉、高传强等:三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率,传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架,能高效高精度预示三维叶片动态失速,虽部分工况有偏差,但预测精度显著提升。
大模型越反思越错,原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验,揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域,分析推理过程,发现反思会加重幻觉,且现有检测方法难以应对。
Cursor滑跪开源技术报告:Kimi基模这样微调能干翻Claude
Cursor放出Composer 2技术报告力证‘自研’,基于Kimi K2.5经持续预训练和异步强化学习,测试表现好。同时,杨植麟分享Kimi团队最新思考,认为大模型要规模化,断言大模型训练进入第三阶段。
AI越用越聪明,自主+自进化是关键拼图丨盛大邓亚峰EverMind@AIGC2026
在AIGC2026峰会上,盛大集团邓亚峰指出,AI范式从Chat转向Agent,未来AI需“自主”与“自进化”,长期记忆是关键。EverMind团队基于此研发相关技术,成果显著,还提出个人记忆主权等观点。
首个高考数学满分AI诞生!海淀名师审大题,给出惊艳超高分
豆包爱学App的AI挑战高考数学全国卷,经6位资深名师严格把关,获Ⅰ卷144分、Ⅱ卷150分满分。其解题过程出色,虽有小问题但可解决,对师生帮助大,预示AI教育将变天。
大模型最后一层竟是推理累赘?绕开对齐税,奥数准确率暴涨 22.4%!
Qwen团队等最新研究打破传统认知,揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略,在多架构、评测集上表现出色,能绕过‘对齐税’,提升推理准确率,且工程开销低,为大模型发展提供新思路。
社区供稿 | 开源SOTA:阶跃发布端到端语音大模型Step-Audio 2 mini!
阶跃星辰发布最强开源端到端语音大模型 Step - Audio 2 mini,在多个国际基准测试集获 SOTA 成绩。它统一建模语音理解等,率先支持语音原生 Tool Calling 能力,架构创新,案例展示其多方面强大能力。
省下1.25倍算力!Kimi这篇论文,可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时,残差连接存在PreNorm稀释问题,导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案,还给出工程解法Block AttnRes,实验显示能省算力且提升效果。
估值840亿AI实验室再放大招,他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道,OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」,将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式,为训练大模型提供新思路,还介绍了流形优化器及相关算法。
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
9月13日蚂蚁集团开源团队发布LLM开源2.0全景图,收录114个项目,39个新晋、60个出局。生态洗牌,Agent层活跃,分类架构细化。AI Coding等领域发展显著,TensorFlow不敌PyTorch,还梳理厂商大模型发布情况。