「复杂三维构型」共找到 1021 篇相关文章
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
稚晖君机器人炸场：全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人，该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理，完成此动作验证了硬件可靠性，也体现机器人应对复杂环境的能力。
幻觉终结者，PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声，知识图谱虽能提供可靠知识，但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph（PoG）方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现，减少幻觉。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
蚂蚁发布全球首个视频-动作世界模型，开源即刷新世界纪录
从Sora惊艳亮相到谷歌开放Genie 3线上体验，世界模型从概念走向交互世界。蚂蚁旗下蚂蚁灵波开源全球首个视频 - 动作世界模型LingBot - VA，可驱动机器人完成复杂操作，解决长时漂移等问题，还提出工程化解法。
魔法原子迎来“春晚时刻”｜甲子光年
2026年，魔法原子成春晚智能机器人战略合作伙伴，还举办全球合作伙伴大会。其自研机器人挑战春晚复杂环境，此前全栈自研积累实力，有超亿元订单，靠场景和生态赋能突围，未来需转化技术优势为商业成功。
跨境电商版Sora发布：全球首个AI原生电商视频Multi-Agent来了
营赛AI发布跨境电商版Sora——inSai Hilight。它无需拍摄素材与复杂提示词，扔个商品链接或图，20 - 30分钟就能生成逻辑严密、商品还原度100%、符合TikTok爆款节奏的营销视频，重新定义电商营销视频生产方式。