「频率-空间融合」共找到 1026 篇相关文章
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
对话景鲲：AI 产品的 All in One，是上下文的 All in One
Genspark 创始人景鲲在 AGI 舞台分享发展路径，其产品从 AI 搜索转型，现推出全功能 AI 办公套件。景鲲判断，未来大模型竞争激烈会商品化，AI 公司壁垒在于捕获用户工作上下文，实现「All in One」AI 工作空间。
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo：基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。
大模型落地 B 端营销：京东物流如何用 Agentic Workflow 破解"机械感"难题，实现降本 50%
在数字经济与物流产业融合背景下，B端营销面临挑战。京东物流王春阳分享B端营销实践，从人机协同到全流程大模型培育，用Agentic Workflow破‘机械感’难题，实现降本和转化率提升。
FlowUs 创始人创立 Kollab，要为 AI 构建团队大脑
AI 从对话框向 Agent 等形态演变，完成单个任务能力增强，但工作场景中仍有协作断裂问题。Kollab 产品想解决此问题，让任务在组织自动流动，切中 Team - level AI，有共享工作空间等 4 个层级。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
5秒出4张2K大图！阿里提出2步生成方案，拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型，将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步，速度提升40倍，5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint，集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
Gemini证明数学新定理！全程没联网
Gemini内部数学版学霸模型FullProof全程不联网，帮数学家证明代数几何领域新定理，即0亏格映射到旗簇空间的motivic类等价结论。它埋下关键思路伏笔、独立给出反例，比Macaulay2更优。
Andrej Karpathy：做个好人，未来的 LLM 正在看着你
Andrej Karpathy 12 月 10 号写 blog，用现在视角为十年前 Hacker News 帖子自动打分，开源代码。他近期多篇文章探讨 LLM 相关，如可验证性、智能空间对比等，还启动 Eureka Labs。他认为未来 LLM 会审视当下行为。