「自适应网格再生成技术」共找到 123 篇相关文章
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。
港科大&北京人形提出LOVON：足式机器人开放世界全域目标追踪新范式！
港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架，融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型，解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题，有抗干扰视觉处理等优势，性能超传统方法。
Seedance 2.5 + 预演台，我只花了很少的钱，做出了一段《变形金刚》迈克尔·贝式运镜
作者分享用 Seedance 2.5 加 updream 复刻《变形金刚》迈克尔·贝式运镜的经验。先预演再生成可省成本，介绍预演台操作，经四步完成复刻，最后检查三项指标判断是否成功。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
Qwen3-Max-Thinking：会想能干，比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking，其在多关键维度显著提升，性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术，现已上线 Qwen Chat，API 也开放，还介绍了使用方法。
让AI像人类画家一样边画边想，港中文&美团让模型「走一步看一步」
在文生图和视频生成领域，现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式，将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环，经实验验证有效，有望拓展到更多领域。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征，现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制，实现性能与效率提升，在实验中表现优异。