「泛化难题」共找到 1575 篇相关文章
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
ICLR 2026｜滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo：统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。
Gemini 3.1 Flash-Lite Preview发布：Google完成AI模型分层布局
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite Preview，针对企业和开发者场景优化，速度快，有‘思考级别’功能。基准测试表现不错，价格比Claude 4.5 Haiku便宜，但开发者社区反应复杂，面临市场定位问题。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
固态电池量产了？谨防上当
年初CES展，芬兰Donut Lab公司发布全球首款“可量产、可用于实际车辆”的全固态电池，参数优秀到近乎诡异。但该公司团队无电池研发经验，且参数违背产业常识，量产固态电池或为骗局。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
固态电池新突破！新能源车续航有望突破1000公里
固态电池是下一代锂电池核心技术，在多领域前景广。我国科学家攻克全固态金属锂电池难题，使续航有望破1000公里。多个科研团队取得三大关键技术突破，打通固态电池续航瓶颈。