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为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
Meta超级智能实验室（MSL）又被送上争议的风口浪尖了。
在大型语言模型（LLM）进行数学题、逻辑推理等复杂任务时，一个非常流行且有效的方法叫做 “自洽性”（Self-Consistency），通常也被称为“平行思考”。
AI作画、生视频，可以「自己救自己」了？！ 当大家还在为CFG（无分类器引导）的参数搞到头秃，却依然得到一堆“塑料感”废片而发愁时，来自清华大学、阿里巴巴AMAP（高德地图）、中国科学院自动化研究所的研究团队，推出全新方法S²-Guidance (Stochastic Self-Guidance)。
近年来，大语言模型（LLM）已展现出卓越的通用能力，但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境，模型无法实时调整其内部参数，这一根本性瓶颈日益凸显。
近年来，大语言模型（LLM）的能力越来越强，但它们的“饭量”也越来越大。这个“饭量”主要体现在计算和内存上。当模型处理的文本越来越长时，一个叫做“自注意力（Self-Attention）”的核心机制会导致计算量呈平方级增长。这就像一个房间里的人开会，如果每个人都要和在场的其他所有人单独聊一遍，那么随着人数增加，总的对话次数会爆炸式增长。
游戏直播等实时渲染门槛要被击穿了？Adobe 的一项新研究带来新的可能。
研究者针对 few-shot 图像编辑提出一个新的自回归模型结构 ——InstaManip，并创新性地提出分组自注意力机制（group self-attention），在此任务上取得了优异的效果。
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。