「第二代AI预训练范式」共找到 11121 篇相关文章
定位大模型「作弊」神经回路!新研究首次揭示:虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率,背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解,定位到关键记忆节点,发现‘困惑度悖论’,还能操控记忆,成果对评估、检测和去污染有意义。
极速开发出一个高质量 Claude Agent Skills 最佳实践
作者实践开发Claude Agent Skills积累经验分享。先介绍Skill概念,对比与MCP区别;再讲最佳开发实践,如借助AI、利用官方案例等;还给出Claude Skill自身设计、规范等方面的最佳实践及避坑指南。
Meta&CMU:Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute,是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家,自带“急救包”。经实验验证其高效,也指出了待研究的方向。
大模型的进化方向:Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华,探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型,林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈,商汤推出NEO架构革新,还在落地应用优化,为年轻人指明新赛道。
ICLR 2026还会好吗?300篇投稿50篇含幻觉,引用example.com竟也能过审
GPTZero扫描300篇ICLR 2026投稿论文,发现50篇含引用幻觉,如用example.com作引用,且经同行评审也未识别。学术会议和期刊在AI重压下不堪重负,GPTZero幻觉检测工具或助同行评审。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。
破解空间智能数据稀缺难题,影石开源DiT架构全景生成模型,在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360,设计分层混合训练框架,结合透视与全景图像数据,提升真实感和几何一致性。它支持多任务,优于现有方法,为三维场景生成提供新思路。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器,0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3,在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿,有“last but not late”交互机制,能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式,方便不同硬件部署。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。