当前，国内外在大模型优化方面的研究不断深入，山东旭坤创智的这一专利无疑为该领域带来了新的思路与方法。随着模型能力的不断增强，如何有效降低计算成本、提升模型的可解释性，将成为未来发展的关键。同时，这一创新也可能推动更多企业在大模型的商业部署上进行探索与 ...

中国科学院自动化研究所深度强化学习团队 联合 美团 ，提出一种 单阶段监督-强化微调方法——SRFT (Supervised Reinforcement Fine-Tuning) 。该方法通过基于熵的动态加权机制，将两种训练范式结合。

近期，来自美国东北大学、香港中文大学、Adobe Research 等机构的研究团队提出了一种 无需训练、即插即用的，基于动态稀疏注意力的视频扩散模型加速方法 ——DraftAttention ...

过渡金属-富勒烯键合机制解析：基于EDA-NOCV方法的σ-π协同作用与DCD模型偏离研究 《Organometallics》：Probing Transition Metal–Fullerene Bonds: EDA–NOCV Analyses 【字体： 大 中 小 】 时间：2025年06月30日 来源：Organometallics 2.5 ...

该方法的核心在于通过反复训练让AI系统在理解原始图像时拥有更强的“记忆力”。研究团队的设计灵感源自人类学习过程，通过反复的“看图-记忆-重画”训练，让AI能够更好地提取和重建图像特征。具体而言，AI系统在提取特征后，通过生成过程重建图像，如果重建结果 ...

南京大学周志华教授的研究团队近期取得了一项突破性进展，他们证实了大语言模型内部存在着一种可挖掘的内源性奖励机制，这一发现为强化学习的应用开辟了全新路径。

近期，OpenAI、Google、Meta等科技巨头密集推出 Deep Research类产品，这场竞赛的核心，正是像牛津大学Agentic Reasoning这样的自主智能研究框架——它们不仅能回答专业问题，更能像人类专家一样开展多步骤深度研究。

说到暗黑3现在游戏中的掉落，那就不得不提一下当前游戏所使用的智能掉落机制。智能掉落机制如其名，会根据你所用的角色来随机生成你的掉落与其属性。当然并非游戏中的所有掉落都是智能掉落，玩家们触发智能掉落的概率约为85%。