北京内推 | 百度文心一言算法团队招聘大模型对齐策略算法工程师/实习生
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阅读全文GRPO=高级版拒绝采样？强化学习祛魅时刻：负样本“去芜存菁”才是关键！
现在大家都用强化学习（RL）来训练大语言模型（LLM）做比较复杂的推理任务，比如数学题。其中，像 PPO 这样的算法虽然主流，但它需要额外的网络（critic network），搞得比较复杂和麻烦。同
阅读全文多模态大模型集体翻车，GPT-4o仅50%安全通过率：SIUO揭示跨模态安全盲区
随着通用人工智能（AGI）日益融入人类生活的各个方面，确保多模态大模型的安全对齐已成为亟需解决的重要问题。现有研究大多聚焦于单模态风险（如有害文本或图像），却往往忽视跨模态组合所潜藏的安全隐患——即便
阅读全文ICML 2025 | 长文本救星！清华等提出傅里叶位置编码，多项任务全面超越RoPE
©作者 | 华尔默单位 | 清华大学博士生长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许
阅读全文科研实习 | 罗格斯大学计算机系唐瑞祥老师招收VLA/LLM等方向暑期科研实习生
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！罗格斯大学罗格斯大学，简称RU或Rutgers，全名为新泽西州立罗格斯大学，（
阅读全文博士第六年，还没有毕业?
写论文之初最难的是找到一个不错的idea，这是非常重要的。因为如果你有idea的话写起来其实挺快的。主要是多看领域内顶刊文章，模仿别人文献的框架和写作思路，找几篇文献一段一段的模仿写作各个部分！但是说
阅读全文ICML 2025 | 360°视频配空间音频：OmniAudio如何重新定义沉浸式体验？
当置身于一场音乐会，闭上眼睛，我们仍能凭借声音判断乐器的位置；在电影院，环绕音效让我们仿佛置身于电影场景之中。空间音频，作为一种能够模拟真实听觉环境的技术，正逐渐成为提升沉浸式体验的关键。然而，现有的
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©来源 | 机器之心自回归（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
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合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！滴滴出行我们是滴滴网约车MPT部门的品类交易团队，致力于打造世界顶尖的智能交易
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搞科研，创新点的重要性怎么强调都不为过！找创新点,更是科研过程中难度非常大的核心问题。创新点找的好，实验、写作，投稿、中稿都会非常顺利。绝大部分研究生要发表论文，并不需要搞那种颠覆式的理论创新。实际上
阅读全文告别过平滑！浙大团队提出Rankformer：直接优化排序的Transformer架构
研究背景 & 方法亮点推荐系统（Recommendation System，RS）的核心目标是为用户生成个性化排序列表，但现有推荐模型的架构设计往往忽视了排序属性，导致推荐效果受限。以 LightGC
阅读全文ICML 2025 | 细粒度图文对齐突破！360发布全新一代图文跨模态模型FG-CLIP
©作者 | 谢春宇，王斌单位 | 360人工智能研究院做为多模态+大模型研究的重要开创性工作，自 20 年 OpenAI 发布第一代图文跨模态模型 CLIP 以来已经过去了 5 年的时间。第一代 CL
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数创无限 智驭未来2025厦门国际银行数创金融杯大模型应用挑战赛2025年第五届数创金融杯大模型应用挑战赛是由厦门国际银行、厦门大学数据挖掘研究中心联合主办，旨在搭建可落地的金融知识管理与解决方案，为
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MLLMs “幻觉” 困境：“记忆” 不可靠当前，多模态大语言模型（MLLMs） 能处理视觉、听觉和文本等多种数据，在计算机视觉和自然语言处理等领域大显身手。然而，“幻觉” 问题却成了 MLLMs 的
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©作者 | 牛子涵单位 | 中国科学技术大学硕士生研究方向 | 情感陪伴大模型虚拟情感陪聊机器人已经成为日常场景中不可或缺的智能伴侣，然而，传统的聊天机器人通常依赖被动响应机制，需用户主动发起话题或维
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对大多数研究生来说，组会无疑是科研路上的“修罗场”。比如，导师深夜发来一篇英文论文，语气轻松：“这个不错，明天你讲讲。”又比如，你整个假期都在摸鱼，直到最后一天晚上才想起明天要汇报，凌晨点灯熬油突击补
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©PaperWeekly 原创· 作者 | 王群中单位 | 香港中文大学本科生研究方向 | 数据挖掘导读近年来，随着图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）在推荐系统、生物信
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.00703代码地址：https://github.com/CaraJ7/T2I-R1最近的大语言模型（LLMs）如 OpenAI o1
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时间序列分析是数据科学的一个重要分支，目前时间序列分析已经广泛应用于各行各业，从金融市场的预测、工业生产的优化，到医疗健康的监测和智能运维的支持。NeurIPS 2024会议不仅发布了时序的新数据集和
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近年来，大语言模型（LLMs）展现了在文档问答、长对话、复杂指令遵循等场景下的强大能力。然而，随着上下文长度的增长，一个关键的瓶颈日益凸显——KV Cache（键值缓存）带来的巨大 GPU 显存开销。
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当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于“反应式行动者”（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要
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在人机交互日益普及的背景下，语音以其自然、便捷的优势正成为主流交互方式。虽然已有多款语音模型支持流式音频输出，有效降低了体感延迟，但在生成首个音频片段时仍存在较高的等待时间，成为制约实时部署的关键瓶颈
阅读全文CVPR 2025 | “点级+提示级”双采样黑科技！MICAS重新定义3D点云上下文学习
论文标题：MICAS: Multi-grained In-Context Adaptive Sampling for 3D Point Cloud Processing论文链接：https://arx
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当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。为推进大语言模型的
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合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！微软微软Data Knowledge Intelligence团队，前身为微软
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研究背景机器学习模型在诸多领域已经取得了显著的成功，例如图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。然而，许多机器学习算法依赖于一个限制性极强的假设，即训练数据和测试数据的分布是相似的。这一假设在现实场景中往
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