最近，正处于评议阶段的 ICLR 2025 论文真是看点连连，比如前些天爆出的 ICLR 低分论文作者硬刚审稿人的事件以及今天我们要介绍的这个通过 rebuttal（反驳）硬是将自己的平均分拉高 2 分，直接晋升第 9 名的论文。
近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。
RNN模型在长上下文中表现不佳？近日，来自清华的研究团队对此进行了深入的实验分析，结果表明：不是RNN的锅。
一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall
在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
代码模型SFT对齐后，缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
只要改一行代码，就能让大模型训练效率提升至1.47倍。
什么？Scaling Law最早是百度2017年提的？！ Meta研究员翻出经典论文： 大多数人可能不知道，Scaling law原始研究来自2017年的百度，而非三年后（2020年）的OpenAI。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
