「球体堆积问题」共找到 3190 篇相关文章
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
相机参数秒变图片！新模型打通理解生成壁垒，支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。
AMD终于有机会撬动CUDA了吗？
过去AMD GPU虽性能强但难敌英伟达CUDA生态。2024年有机构认为其缩小软件差距概率为0，但如今判断改变，AMD软件团队进步，客户回归，可它仍需解决软件集群稳定性和Helios量产问题。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
深度访谈｜OpenClaw引爆Agent元年，AI Agent在企业内如何规模化应用？
2026年初，开源智能体项目OpenClaw爆火，让AI从“对话框里的顾问”变为“现实世界中的执行者”。本文围绕“从OpenClaw爆火到企业级Agent落地”展开，探讨AI Agent的应用问题、开源生态格局等，还给出企业部署建议。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等：如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。