模型升级后能否继续复用旧 KV 缓存
DeepSeek 案例显示部分任务可以加快首字响应,但保留有用信息不代表行为完全一致。
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DeepSeek 案例显示部分任务可以加快首字响应,但保留有用信息不代表行为完全一致。
结合冻结检索器与学习排序,先找到问题需要的表,再交给 SQL 生成环节。
千例交互式病例测试显示,主动获取信息会暴露静态答题未覆盖的短板。
模型先判断哪些属性值得检查,再用后续画面校验物体状态记录。
研究固定版本模型的历史对比,发现“两个答案都不好”的投票比例持续上升。
用真实集群采样的数据比较模拟器,辅助选择分布式训练配置。
研究从分类间隔出发,分析保留旧能力、学习新任务与适配器混合的关系。
两个模型掌握不同信息,需要持续反馈和校验才能一起完成任务。
研究用规则和代码接管重复步骤,在部分任务中降低调用成本与执行时间。
研究尝试证明给定输出确实来自指定模型与输入,但生成证明仍有明显开销。
研究尝试在长对话中吸收新物品与实体,同时减少和旧记忆混淆。
研究从公开材料构造约 4000 项办公任务,把多种格式的附件和可核查的交付要求配对。
研究团队先发布 1000 个可执行环境,供科研智能体复现论文基线并尝试改进。
框架先让小模型判断简短证据,再逐步转给全文和更强模型,尝试减少推理成本。
研究把分组内的权重拆成共享字典和各层稀疏系数,用于压缩已训练模型。
双语基准超过 4.2 万条,除了判断是否出错,还要求定位错误并修正。
模型训练时同时预测未来视觉特征和动作,实际运行时只输出动作。
方法用三维感知模型指导机器人策略学习,部署时沿用原有推理结构。
模拟对比显示,进一步分拆注意力和前馈计算是否划算,取决于硬件、互联和资源池。
研究从主机内存或固态硬盘取回部分高精度数据,尝试降低显存占用带来的质量损失。
数据集将约 1600 万张分割掩码与多模态遥感样本配对,另提供专家复核的评测集。
研究把不同工具的动作转成共同的描述,再决定执行、等待或阻止。
基准同时校验系统能否工作、输出是否达标,以及运行所需的 GPU 成本。
研究团队编制了 1,000 道图像和视频问答,覆盖设备、步骤与安全判断。
11 月 9 日公开的预印本提出 World In-Context Learning,作者来自华中科技大学与 ArcheOne AI,配套框架名为 RoboScript。方法从一次示范出发,在模拟环境里练习,把反馈写进任务记忆,而不是更新基础模型权重。