「LLM式视觉编码器」共找到 1608 篇相关文章
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’,一旦超出训练分布,它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现,让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析,发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’,超出训练分布就会消失,强调实现通用推理能力挑战大。
00后女生躲进房间造梦:我想让1000个焦虑的人,变成一只轻盈的蝴蝶
00后女孩陈栩乐是深耕VR交互领域的创作者。她以蝴蝶为具身载体,打造VR疗愈作品《Crossing the Senses》,用点云视觉呈现自然能量交换。创作中AI助力破技术难题,她追求轻交互疗愈。
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。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
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。
一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出,`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试,发现 LLM 生成文件降低性能,人类编写文件有边际收益但也增加成本,开发人员对此研究看法不一。
我复刻了 Claude 刚发布的生成式 UI 交互!
Anthropic在Claude上线基于生成式UI的新交互,作者复刻该功能到Code Pilot。介绍其多种玩法,如数据分析、制作小工具等,还阐述实现过程与体验打磨细节,保证生成式UI视觉稳定。
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。
让 Claude/Codex/Cursor 少读文件、多懂代码:Serena 体验
Serena是“编码代理工具箱”,能让LLM像IDE一样理解和改代码,有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务,10分钟可上手,有多种接入方式,还有提示词模板,能让AI操作更专业。