如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
大模型有苦恼，记性太好，无法忘记旧记忆，也区分不出新记忆！基于工作记忆的认知测试显示，LLM的上下文检索存在局限。在一项人类稳定保持高正确率的简单检索任务中，模型几乎一定会混淆无效信息与正确答案。
自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来，文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图，缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作，一直是学术界和工业界关注的热门问题。
深度学习界的传奇论文，终于等来了它的“封神”时刻！
包括 6 篇杰出论文奖和 2 篇杰出立场论文奖。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
NCAL是一种新的个性化学习方法，它通过优化文本嵌入的分布来解决教育数据中常见的长尾分布问题，从而提高模型对少数类别的处理能力。
大模型越来越大，通用能力越来越强，但一遇到数学、科学、逻辑这类复杂问题，还是常“翻车”。为破解这一痛点，华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。
虽然旋转位置编码（RoPE）及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用，但将一维 RoPE 扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
