「自回归统一结构」共找到 1156 篇相关文章
EdgeClaw：把 Claude Code 体验带到 OpenClaw
EdgeClaw 由清华、人大、面壁智能联合打造，是开源 AI 助手。它让 OpenClaw 用户拥有 Claude Code 级长期记忆能力，有多层结构化长期记忆等核心功能，适用于大型代码库维护等场景，还给出了使用方法。
物理AI的「原生」时刻：原力灵机发布具身大模型DM0
主流‘预训练 - 后适配’范式有局限，原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航，在 RoboChallenge 测试领先，还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。
瞄准AI、图形顶端战场：摩尔线程上演国产GPU硬核实力路演
摩尔线程首届 MUSA 开发者大会集中亮相技术体系。发布新一代统一计算架构 MUSA 路线图，介绍新架构、芯片及万卡集群，还涉及前沿布局，发起开发者培训，推出 AI 算力笔记本，宣告国产算力自主化时代加速到来。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
IDC 最新AI Infra报告解读｜AI 云爆发的背后：AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告，显示亚太企业 GenAI 应用增长快，AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云，GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时，企业面临算力管理成本高问题，推理需求重塑市场格局，为中企出海带来机遇。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
AI如何成为生产力？2025云栖大会将给出答案 | 甲子光年
2025年全球AI产业面临转折，从理想回归现实，AI落地遇难题。9月24 - 26日云栖大会将召开，围绕前沿话题探讨，展示云与AI技术及产品，以‘云智一体·碳硅共生’呈现AI演进与落地。