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ADaM应用数据挖掘和机器学习

关注数据挖掘和机器学习的共性基础问题, 并应用于解决计算机视觉和自然语言处理中的具体任务。

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模型原生的智能体记忆：存算一体+持续学习

模型原生的智能体记忆：存算一体+持续学习

模型原生智能体记忆具有两个特点：（1）存算一体-写入即参数更新、计算即读取已存知识，使信息在推理过程中自然沉淀在模型权重中。（2）持续学习-模型在推理中实时更新参数，形成跨任务的连续时间尺度记忆。

AAAI-2026 | 探索利用文化规范的推理模型文化对齐

AAAI-2026 | 探索利用文化规范的推理模型文化对齐

推理模型需要反映来自不同文化的多维人类价值观与偏好。因此，一个重要的研究问题随之出现：如何基于推理模型挖掘并应用类似于安全策略的文化相关的指导准则——文化规范（Cultural Norms），从而更好

LLM+RL+Task：构建模型原生智能体的统一公式

LLM+RL+Task：构建模型原生智能体的统一公式

AI领域几十年的发展，一直在重复一个规律：从依赖“外部人工设计”转向“内部数据驱动学习”。

Operator + Deep Research = ChatGPT Agent

Operator + Deep Research = ChatGPT Agent

验证了两个趋势：（1）Action agent和Research agent的融合，（2）ChatGPT 作为通用 Agent的发展方向。

几个故事，理解AI Agent规划的不同实现方式

几个故事，理解AI Agent规划的不同实现方式

端到端规划：诸葛亮在出山之前，已经为刘备推演了天下未来数十年的走向。因此在执行时，能结合推演和终局做出最优的规划和决策。

AI Agent 的发展：能力、技术架构和软硬件形态

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智能的尺度：AI Agent 的进化之路。

CVPR2025 | ODE：多模态大语言模型幻觉的开集动态评估框架

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ACL2025 Findings | 探索和增强图文音大模型中的视觉-语音能力

ACL2025 Findings | 探索和增强图文音大模型中的视觉-语音能力

本文对OLLMs内部图文能力和图音能力的差异以及原因进行了探索,同时提出了一个自知识蒸馏的训练方案。

TKDE | 推荐系统鲁棒性全面综述及鲁棒性评测库

TKDE | 推荐系统鲁棒性全面综述及鲁棒性评测库

本综述全面收集了推荐系统鲁棒性相关研究，并进行了系统分类与介绍。此外，我们提出了一个推荐系统对抗鲁棒性评测库 ShillingREC，可实现对常见托攻击和推荐模型执行公平、高效的评测。

通用Agent是操作系统，垂直Agent是应用软件

通用Agent是操作系统，垂直Agent是应用软件

智能计算架构下的大模型、通用Agent和垂直Agent，大致对应了传统计算架构下的CPU、操作系统和应用软件。

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