大语言模型在学术场景最大的问题是幻觉——编造不存在的文献、伪造实验数据、张冠李戴研究结论。RAG（检索增强生成）是目前最主流的缓解方案，但学术文档的特殊性让通用...

2026年开年，科技界便迎来震动。继硅谷巨头们于2025年裁员超百万后，金融科技公司Block在2月宣布裁撤近半数员工，其CEO杰克·多尔西直言，AI已让许多岗...

注意力机制并不是 《Attention Is All You Need》 的首创，之前已经有人把它用来缓解传统神经网络在长距离依赖上的问题。 这篇论文真正激进的...

知网查重系统升级语义分析引擎后，传统降重手段几乎失效。本文从NLP技术视角，系统梳理AI论文降重、AIGC检测规避、长文一致性维护三个核心链路的技术原理与工程实...

这些方向并不是对论文工作的否定。恰恰相反，它们说明该论文提供了一个清晰的基础框架，后续可以继续沿着系统动态性、真实部署、多目标约束和在线调度展开。

很多人写论文都会陷入两大误区：要么盲目堆砌文字、堆砌文献，通篇看似饱满却毫无核心观点；要么无从下笔、逻辑混乱，反复修改却始终达不到合格标准。其实论文写作并非晦涩...

过去两年，我们已经习惯了一种叙事：参数更多、数据更大、算力更猛，分数就更高。可越来越多人开始感到一种 "边际疲劳" ——继续把单个模型做大的回报，正变得既昂贵又...

设想你和一个 AI 助手聊了三个月。某天你问它：「我朋友 Caroline 七月那会儿在忙什么来着？」

来自日本东北大学等机构的一篇新论文，第一次把这条路线推到了大规模：一个 7B 参数、从零用 1.5T token 训练的均匀扩散模型，全部权重、检查点和数据配方...

我们已经习惯了一种朴素的进步叙事：模型越大越聪明，参数越多越能干。可一旦你真把一个 AI Agent 丢进生产环境，很快会发现一个反直觉的事实——决定它成败的，...

需要说清楚的是：这是一篇白皮书 / 立场论文，没有任何性能跑分，给出的是一套架构蓝图加一个可跑的参考实现。论文自己也把下一步定义为"把架构变成精确的规范和一组参...

最近一年，关于"让大模型学会调用工具"的论文一篇接一篇，套路也越来越像：先 SFT 模仿一批轨迹，再用 RL 让模型在环境里反复试错。但很少有人停下来追问一个更...

如果"AI 自动写论文"是过去两年的科研叙事，AutoResearchClaw 给出的下一句可能是——让 AI 学会失败、辩论、记住、并且知道什么时候喊人来。这...

"统一多模态模型"（Unified Multimodal Model，UMM）是过去一年多模态领域最热的概念之一：一个模型，既能看图理解，又能生成图像，还能按指...

我们已经习惯让 AI 帮自己"解一道题"——写一段代码、画一张图、答一个问题。但越来越多的工程师开始把它当成"同事"来用：早上扔过去一个项目，下午跟进一次，明天...

我们已经习惯用 AI Agent 跑各种任务：查资料、跑代码、写报告。但上海交大 SAI、SciLand 与 DP Technology 联合团队在最新发布的论...