「AI训练数据」共找到 11980 篇相关文章
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
极速开发出一个高质量 Claude Agent Skills 最佳实践
作者实践开发Claude Agent Skills积累经验分享。先介绍Skill概念，对比与MCP区别；再讲最佳开发实践，如借助AI、利用官方案例等；还给出Claude Skill自身设计、规范等方面的最佳实践及避坑指南。
Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
ICLR 2026还会好吗？300篇投稿50篇含幻觉，引用example.com竟也能过审
GPTZero扫描300篇ICLR 2026投稿论文，发现50篇含引用幻觉，如用example.com作引用，且经同行评审也未识别。学术会议和期刊在AI重压下不堪重负，GPTZero幻觉检测工具或助同行评审。
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。
邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器，0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。
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。
逆天改命！OpenAI 开源模型的安全底裤被 Meta 研究员给扒掉了……
Cornell大学兼Meta研究员jack morris成功将OpenAI最新开源的推理专用模型GPT-OSS逆向还原成基础模型，绕过对齐和安全措施，还暴露其训练用大量版权材料问题，此成果引发社区激烈讨论。
真实物理加持，人物动画再也不像塑料人！UIUC华人让角色活起来了 | ICCV'25
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的面向角色动画的可微物理绑定框架。它用物理建模替代传统绑定权重设计，解决传统LBS无法克服的问题，显著提升角色动画真实感，还适用于动作迁移任务。