双层协同进化框架,联合优化网络搜索与任务求解,提升科学发现中LLM对外部知识的动态利用能力
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基于掩码孪生网络的高效视频自监督表征学习框架,无需3D卷积或重建任务
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首个高保真视频场景文本编辑评测基准,聚焦局部精确编辑与动态一致性
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面向线性时序逻辑(LTL)指令的多任务强化学习统一高性能基准套件,支持任意指令遵循能力评估
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提出基于发散词元计数的新方法,用于量化大语言模型链式推理过程中的不确定性,超越传统概率置信度估计
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探索通过训练使AI代理具备资源风险厌恶特性,以降低其因目标错位引发灾难性行为的可能性
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提出查询引导的视觉概念激活方法NeuronEye,解耦VLM隐藏状态中的对象、空间与属性表征
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仅用上下文示例提示解码器大模型即可实现强稠密检索能力,无需专门检索器训练
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提出幂强化采样作为RL后训练替代方案,通过推理时重加权提升小模型推理能力,无需参数更新
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发现剪枝压缩语音大模型会加剧不同人群间识别性能差距,揭示效率优化与公平性间的隐性权衡
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利用可验证小学数学任务揭示思维链痕迹常含正确答案但无效推理路径,质疑其作为推理审计依据的可靠性
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实证检验LLM智能体计划声明与实际执行的一致性,发现模式特异性偏差,挑战计划即执行假设
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揭示MoE视觉语言模型的目标缺失接地失败问题,提出路由信号驱动的选择性重接地机制
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提出数据自适应变换KV量化方法WUSH-KV,在长上下文与大批量推理中显著降低显存与带宽开销
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构建首个专用于压力测试长上下文推理Harness的基准,揭示现有评估饱和缺陷
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针对视频扩散模型提出SplitMoE架构,打破传统token级均匀路由,实现时空维度解耦专家分配
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提出靶向多轮自蒸馏机制,训练轻量可调顾问模型,以自然语言建议引导冻结前沿大模型执行
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研究测试时AI-for-AI范式,让Builder模型在权重冻结前提下学会为Target构建更优执行环境
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提出元推理框架,让智能体在执行每步前动态规划控制流(如续写、重启、终止),提升复杂任务执行鲁棒性
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引入基于实体的身份锚定传记机制,解决长视频问答中跨时段对象身份混淆问题
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通过残差增强向量引导实现高可控情感TTS,降低对标注语音数据与额外训练的依赖
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提出高精度递归状态量化方案,显著提升Gated DeltaNet等线性注意力模型的推理效率与稳定性
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分析Delta规则递归状态量化中误差敏感位置,为线性注意力高效低比特部署提供理论指导
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赋予多模态大语言模型三维场景想象能力,提升其对多视角图像的跨视图几何推理水平
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提出技能空间射击方法,使具身机器人能在部署中自主改进策略,无需人工干预即可跨任务泛化
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指出离散扩散语言模型性能瓶颈不在因子分解本身,而在于并行生成与条件边际拟合间的根本张力
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构建面向能源与辐射系统的科学基础模型,直接对接异构物理接口,避免传统网格化/符号化预处理
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提出自适应缓存与预测专家调度技术,提升MoE模型在单GPU资源受限场景下的推理效率
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将移动应用界面转化为可调用命令的CLI框架,提升手机智能体执行效率与鲁棒性
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分析可验证奖励强化学习中校验器缺陷导致的奖励劫持与控制偏差
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