NeurIPS 2026|离散数据也能一步生成?ReSFlow在统计流形上「拉直」生成路径
NeurIPS 2026|离散数据也能一步生成?ReSFlow在统计流形上「拉直」生成路径用流匹配(Flow Matching)或扩散模型(Diffusion Models)生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列,通常需要从噪声出发,经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型,生成质量逐渐改善,计算开销也随之增加。
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用流匹配(Flow Matching)或扩散模型(Diffusion Models)生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列,通常需要从噪声出发,经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型,生成质量逐渐改善,计算开销也随之增加。
2026年8月,OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman使用X,转发了一件主题为“人体器官教学”的3D交互网页作品。
随着递归自我改进(Recursive Self-Improvement,RSI)受到关注,智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
国内大语言模型炒作的重点已经聚焦于3D生成领域,凡更新必展示结合Three.js炮制的4A大作。
阿里数据团队基于117个模型技术报告筛选158个评测基准,提出基准健康指数(BHI),按能力区分度、抗饱和度和影响力诊断基准,论文获NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track(Oral)录用,Humanity's Last Exam(HLE)综合第一。
DeepSeek-R1等模型让人们看到了强化学习的潜力。但已有研究发现,模型答得更准,未必意味着能解出的题目更多。
一张高清照片中,远处的手提包是什么颜色?一页票据里,某项费用到底是多少?面对这些问题,多模态大模型常常需要先找到相关区域,再放大查看。但如果第一步就框错了位置,后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。不过,许多方法仍然像生成句子一样,把边界框坐标逐个写成文本 token。连续的空间位置,为什么要通过离散文字来表达?
大模型Agent正在从简单问答,快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
Stripe收购OpenRouter后,创始人Alex Atallah首次亮相a16z播客,并与Replit创始人Amjad Masad主张,专用AI可凭专业化、神经多样性、成本与安全优势打败通用“上帝模型”,未来应是人类做通才、机器走向高度专业化。
Bo Liu课题组在NeurIPS 2026论文中发现,多Agent通信并非信息越充分越好,Qwen3-Next-80B-A3B向Qwen3.5-9B发送消息使ContextBench准确率提高14.2个百分点,却令ToolSandbox下降23.6个百分点,并提出无需重训模型的按需通信策略。