MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉！首个高刷视频理解多模态模型全解析
自 OpenAI 发布 GPT-4 以来，多模态大模型深刻地改变了人工智能研究和产业的基本范式，在理解和推理图文语义信息方面展现出革命性能力，但其庞大的参数量和高昂的计算成本，使其严重依赖云端高性能服
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在刚刚结束的第 31 届 ACM SIGKDD 知识发现与数据挖掘国际会议（KDD2025）上，北京航空航天大学计算机学院 BIGSCITY 实验室发布了名为 UMI（Universal multi-
阅读全文一套框架搞定图像定制！IC-Custom统一「位置相关/无关」，万物迁移真落地
图像定制（Image Customization）是工业级媒体生产中的核心需求——无论是虚拟试衣、商品植入，还是创意 IP 衍生，都需要让生成的图像与参考保持身份一致。传统方法通常分为两类：位置相关（
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阅读全文RLHF要下岗？Meta × 牛津搞出新套路：用算力教算力，大模型训练新范式来了！
在没有标准答案的任务里，大模型该向谁学习？长期以来，我们依赖人类标注、LLM 判官或多数投票来为模型提供监督，但这些方式要么成本高昂，要么偏好明显，要么只能在候选里“挑最不差的”。但如果——算力本身就
阅读全文Lumos-1登场！自回归 + 离散扩散合体：让大模型真正“构造”动态世界！
摘要当大语言模型（LLM）在文本世界大放异彩时，我们不禁要问：能否用同样简洁、统一的自回归架构，来驾驭更加复杂的视频生成任务？现有的自回归视频生成方法，或多或少都面临着架构不统一、依赖笨重外部文本编码
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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！复旦大学复旦大学人工智能创新与产业研究院成立于2021年11月，由漆远教授领衔
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©PaperWeekly 原创· 作者 | 李涵单位 | 上海交通大学博士生研究方向 | 多模态理解生成一体化动机近年来，多模态领域的主流做法是将不同功能的模型“组合”起来使用。一个模型负责理解图像，
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©PaperWeekly 原创· 作者｜王剑羽单位 | 阿里达摩院算法工程师或许你会觉得 LLMs 进步这么快，各种 SFT、RLHF 技术飞速迭代，大模型知道如何使用自然语言进行沟通，花时间调一个详
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扩散大语言模型（dLLMs）凭借并行解码与独特的全局规划能力，有望解决自回归（AR）大模型的效率瓶瓶颈和规划能力缺陷。但其「全局规划」能力依赖于其双向注意力对所有后文的关注，这带来了严重的计算冗余，从
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©作者 | 皓天研究方向 | AI安全、推理&规划训练跑得慢、收敛不稳，很多人第一反应是算力不足、参数没调好。但问题往往更隐蔽：pg-loss 的期望计算本身可能就错了。当 rollout≠polic
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在类增量学习（Class-Incremental Learning, CIL）中，模型需要在不断学习新任务的同时保留旧知识，避免灾难性遗忘。近期，大规模预训练模型（如 CLIP）展现了强大的泛化与零样
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尽管大型语言模型（LLM）拥有广泛的世界知识和强大的推理能力，被广泛视为优秀的少样本学习者，但在处理需要大量示例的上下文学习（ICL）时仍存在明显局限。已有工作表明，即使提供多达上百甚至上千条示例，L
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阅读全文不改参数不重训！CARVE一招纠偏，对比注意力让视觉模型精准聚焦
你是否曾经在书架前寻找一本书，却因为密密麻麻的书脊而眼花缭乱？或者在超市货架前，面对琳琅满目的商品标签而一时找不到目标？其实，视觉语言模型（VLMs）也面临着同样的困扰。最近，来自中科院计算所的研究团
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今年 ICML Outstanding Paper “COLLABLLM: From Passive Responders to Active Collaborators” 把从被动到主动的人机协作推
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近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Though
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©PaperWeekly 原创· 作者 | 桂润泉学校 | 中国科学技术大学硕士生研究方向 | 大语言模型复杂推理、复杂规划在大语言模型（LLMs）飞速发展的今天，它们在数学计算、逻辑推理等领域已展现
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随着大语言模型（LLMs）在新闻创作、学术研究、评论生成等领域的广泛应用，其潜在滥用风险引发了公众对内容真实性的担忧，如 AI 生成假新闻误导舆论、AI 代写学术内容引发学术不端等问题。在此背景下，构
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©作者 | Chong Jie单位 | 上海交通大学研究方向 | 参数高效微调放在开头：这篇文章会比较零碎，是由我之前做过的一次分享记录而成。我没有特意去梳理文章，直接把讲稿拿来主义，属于知识比较密集
阅读全文EMNLP 2025 | LLM也会“装成人”？对比重写CoPA挑战AI文本检测可信度
大语言模型（LLM）的滥用（如学术抄袭、虚假信息生成）推动了 LLM 文本检测器的发展，用于判别由模型生成的文本。为规避这些检测器，研究人员提出了重写攻击，即有意重写文本以逃避检测。尽管已有一定成效，
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林单位 | 科学空间研究方向 | NLP、神经网络众所周知，我们很早就开始尝试将 Muon 用于大规模 LLM 的训练。特别地，在QK-Clip巧解M
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©PaperWeekly 原创· 作者 | 张剑清单位 | 上海交通大学我们在 GitHub 上开源了一个异构模型间知识迁移框架 HtFLlib，中稿 KDD 并获评 Best Paper Runne
阅读全文「做笔记」的RAG来了！告别噪声与骨牌效应，EviNote-RAG稳住长链推理
在检索增强生成（RAG）飞速发展的当下，研究者们面临的最大困境并非「生成」，而是「稳定」。 低信噪比让关键信息淹没在冗余文档里，错误累计则让推理链像骨牌一样层层坍塌。这两大顽疾，使得现有 RAG 系统
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