东软面向医疗场景推出的第三代AI业务智能平台，强调原生嵌入临床工作流
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以开源×AI生态创新为核心定位的年度全球性技术峰会
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提出一种永不放弃（Never Give Up）的强化学习框架，提升LLM在复杂推理任务中的鲁棒性与成功率
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研究多智能体系统中模型池选择策略，为海量开源模型场景下的MAS设计提供实证选型指南
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探索大语言模型在零样本条件下识别社交消息中隐藏叙事的能力，验证其深层语境理解潜力
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构建ASURRE基准数据集，首次系统研究在线问卷中AI辅助作答的检测问题，保障调研效度
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提出自涌现智能体架构，整合行为惯性隐马尔可夫模型、反思性元认知与社会对比式自建模，缓解人格漂移与自我-他者边界缺失
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提出基于层间非对比表征学习的Type-IV代码克隆检测方法，解决语义等价但语法差异大的克隆识别难题
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系统比较文档信息注入LLM的三种方式——上下文窗口、参数微调、隐空间表示——并分析其权衡
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构建ECHO基准，专用于评估全双工对话系统在打断响应与回声反馈间的细粒度语境敏感转场能力
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在可控提示设定下揭示LLM上下文学习中信念状态的几何表征结构
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提出首个完全可审计的10亿参数开源语言模型训练流程，解决浮点非结合性导致的不可复现问题
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针对测试时提示调优（TPT）导致校准性能下降问题，提出温度缩放校准方法，无需额外正则化
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提出FlashVector智能体，用于优化推荐系统中多层模型服务栈（GPU内核、框架图、模型服务器等）的吞吐量
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提出基于大语言模型的医疗文本通俗化适配（PLA）方法，提升复杂健康信息可及性
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理论建模多智能体任务分解，揭示分解提升结果完整性而非整体产出量
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提出耦合校准与学习方法，在无目标域奖励反馈下缓解LLM蒸馏中的教师偏差传递
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提出JustFit推理运行时，在24GB笔记本上实现200K token上下文的本地LLM服务
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构建可验证社会推理评估框架，解决LLM助手在主观社交咨询场景中的推理可信度难题
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首次系统评估剪枝对智能家居场景中LLM工具调用能力的退化影响
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提出Chain-of-Self-Questioning（CoSQ）提示框架，使LLM在信息支撑薄弱时主动拒绝回答
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提出流式物理驱动视频生成方法，支持结构化场景记忆与细粒度运动控制
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支持递归式自我改进的交互式科研智能体工作空间
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提出‘代理社会’概念，研究跨信任边界的AI代理自主协同机制，并实证验证需社会性约束框架
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Google发布的面向生产级语音代理的实时对话模型，支持后台工具调用、实时视觉输入处理与长思考链
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Nimble公司发布的专用于网络搜索任务的轻量级智能体套件，强调低延迟与结果可解释性
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Sierra公司推出的多模态智能体框架，支持跨文本、图像、音频信号的联合推理与执行
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面向开发者的轻量级AI智能体编排工具，支持自然语言定义工作流与低代码调试
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讽刺AI演进路径的互动式极简游戏，模拟从手动token生成到多层智能体协同的异化过程
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揭露当前热门机器人打球Demo依赖外部高精度视觉系统而非本体自主感知的行业现象
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