「自适应记忆建模」共找到 859 篇相关文章
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。
测评豆包1.6：我用它开发了一个“聪明的旅行策划Agent”
作者对豆包1.6进行测评，用其构建旅行策划Agent。豆包1.6推理强、有自适应思考模式且计价创新。作者实操构建旅行Agent，结合MCP完成任务，虽有不足但超预期，国内Agent开发生态已成熟。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
Skill vs App：一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代，Skill会吃掉App吗？」主题沙龙上，多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App，App会以Skill形式继续存在并进化，还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
智能流体力学青年学者论坛第28讲：伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果，如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流；方波李研究超临界流体湍流；陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
双“雷”暴击！Trae 被曝资源黑洞、Claude背刺超级付费党，开发者们被“刀”惨了
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的AI编程应用大热，但也出现运行卡顿等问题。Trae被曝过度消耗资源，Claude Code对付费用户增加调用限制，凸显AI产品资源问题及厂商成本管控困境。