有点子了，就去执行……
神经网络调优：大模型靠初始设定还是实验反馈？
在神经算子调优任务里，大模型的留集测试nRMSE，几乎在所有对比里都比随机搜索、贝叶斯优化更低。这是arXiv上一篇归类于cs.AI、cs.LG、physics.comp-ph的论文，针对“大模...
Anthropic更新政策：禁止对Claude的持续无意义虐待
Anthropic过去一年多来首次更新用户使用政策，新增一条明确禁令：禁止对Claude的持续无意义虐待行为。这次更新到底动了哪块？这次调整是为了应对新出现的高风险滥用场景——比如用户用Clau...
大模型合规系统：判决居然不关规则事？
我最近看到arXiv上cs分类的一组测试，挺颠覆预期的：5款大模型，20个监管规则域，固定案例改规则，结果判决变化不大。测试的逻辑：反向戳破“规则决定判决”的假设合规系统默认的逻辑是“给什么规则...
工业细粒度异常理解：仅领域内训练够吗？
MMAD基准上，工业缺陷定位的人类专家准确率是92.3%，但训练过的领域专家最多只有75.5%——甚至部分训练模型的异常检测准确率还不如没训过的基础模型。仅领域内训练的坑：越训越弱？针对多模态工...
《冻住的多模态大模型，能定位“左边黄香蕉”里的修饰词？》
你让多模态大模型（MLLM）描述图里的水果，它说“左边黄香蕉”，那你知道它是怎么确定“黄”和“左”对应图里哪块区域的吗？之前没人在意这个——大家只盯着“香蕉”的定位，把“黄”“左”这些修饰词当成...
LLM的小世界连接：对应推理性能的结构密码？
用六款LLM做剪枝实验，小世界结构完好的模型，推理性能掉得更少——arXiv cs.AI分类的这篇研究，把LLM的内部结构和推理能力直接挂上了钩。为什么不看“表现”，要看“内部结构”？之前评估L...
ARGUS：修复AI解读基因组变异幻觉的框架
全基因组关联研究里，超过90%和疾病相关的变异都藏在基因组非编码区。可现有AI解读这些变异时，十有八九会瞎编数据——这是基因组医学领域没人敢说的痛点。AI解读非编码变异，为啥总“瞎编”？大语言模...
DVD解码方案：解决多模态大模型感知的效率痛点
在RefCOCO、KITTI、nuScenes等多模态感知基准测试里，一个叫DVD的新解码方案，让多模态大模型（MLLM）在2D和3D感知任务上，既提升了性能，又砍了token开销、降了推理延迟...
EgoVoice：从第一视角流里主动说话的AR助手
AR助手主动搭话这件事，目前做得特别差。哪怕是零样本的基础模型，也很难踩中你真正需要提示的点——要么早了帮不上忙，要么晚了根本没用。直到arXiv那篇归类在cs.CL、cs.CV、cs.SD的论...
TokenRouter：让token级LLM路由效率提升2到64倍？
TokenRouter在多种路由算法、工作负载和模型配对下，解码吞吐量是现有系统的2.01到64.15倍——这是arXiv上一篇cs.CL分类的论文给出的实测结果。现存token级LLM路由服务...