提出EvoSCM框架,通过因果模型演化与实验实现科学信念的显式建模与可验证修订
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提出可重用神经基底(LRNBA)架构与数学理论,为大模型压缩提供新压缩范式
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提出NashDreamer框架,首次将模型驱动强化学习成功应用于零和不完全信息博弈
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探索LLM在真实世界与平行世界数据上发现科学定律的能力边界与泛化机制
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首次在数学竞赛与智能体轨迹两个领域实证表面形式偏差对结构化检索的影响
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将MiniMax-H3视频生成模型转化为交互式世界模型H3-World,验证语言作为世界控制接口的可行性
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提出困惑感知检索与知识注入方法,提升细粒度文本分类在大规模语义相近标签下的准确率
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利用熵值选择性引导智能体策略学习,缓解VLM教师模型昂贵且僵化的缺陷
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提出基于企业真实请求混合流量的自托管LLM构建方法,解决多代模型碎片化GPU资源问题
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建立从小模型到大模型可扩展的SFT与RL标注预算最优分配理论框架
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提出面向文档理解VLM的难度感知数据策展与质量-成本协同部署方法,适配金融等强监管行业
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揭示大模型量化损伤的空间分布规律,提出全局比特分配优于局部调优的新洞见
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系统探讨写作场景中主动式AI协作者的设计原则,超越通用提示生成
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构建面向未知对齐状态与能力边界的AI智能体的机制设计框架,兼顾诚实性与服从性激励
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发布首个面向接触密集型精密操作的机器人基础模型Facet-0,聚焦亚毫米级装配鲁棒性
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提出“语言强化学习(Verbal RL)”新范式,将自然语言作为人机协同反馈主通道
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构建首个面向动态智能体运行时(Dynamic Agent Harness)的组件生命周期推理评测基准CordisBench(1200题)
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针对超长代码库场景,提出关键Token自适应检索方法,缓解LLM上下文长度限制
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提出轨迹感知评估法,显著降低软件工程智能体基准测试成本,保持高相关性
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首次系统剖析LLM作为评判器在摘要评估中的内部打分机制,揭示其可解释性瓶颈
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提出面向长周期智能体的实时追踪模型(live trace model),解决可观测性与上下文折叠难题
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探讨大语言模型推理的效率边界与成本权衡
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面向子群体感知的生成增强方法,缓解数据偏置导致的虚假相关
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基于推测解码骨干网络的LLM输出长度预测方法,解决服务资源调度难题
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提出LLM-as-a-judge后对齐方法,使其输出分布匹配人类判断分布而非单点标签
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探究提示对代码生成的辅助作用是否蕴含技能迁移,使用可执行评测验证知识内化程度
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首个支持溯源验证的纵向临床推理评测基准,基于电子病历衍生对话构建
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提出在冻结LLM连续表征空间中进行潜变量循环精炼的推理范式,规避离散token链式错误传播
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提出递归LLM智能体树的风险渐进式释放机制,平衡分支扩展与工具调用权限控制
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提出基于用户画像的LLM智能体A/B测试仿真框架,替代真实流量实验
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