大型行为模型LBM超越语言模型的技术解析

最新推荐文章于 2025-12-18 11:52:33 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #行为模型 #AI技术 #程序那些事 #AIGC

随着人工智能向通用人工智能和超人工智能加速发展，一家印度初创公司正在开辟不同的道路——其目标是深入理解人类行为与生物学特征，而非仅仅从数字足迹中预测模式。

位于加尔各答的某机构开发了所谓的世界首个大型行为模型，这是一种基于人类元数据进行训练的自监督AI系统，整合了基因组学、神经心理学、医疗数据、生理信号和实时行为数据，可提供无与伦比的个性化分析。

当前AI模型无法理解用户的适应性数据点和人类行为特征，缺乏包括医疗史、基因组学、情绪状态、思维活动和神经心理学等生物上下文信息。
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Lynx：新一代个性化视频生成模型，单图即可生成视频，重新定义身份一致性与视觉质量
王哥儿聊AI的博客
09-25 1303
摘要：Lynx模型创新性地提出基于扩散Transformer（DiT）的个性化视频生成框架，通过双适配器架构解决了身份保真与动态生成的平衡难题。其核心创新包括：1）ID适配器将ArcFace面部特征转换为紧凑身份令牌；2）Ref适配器通过跨注意力机制注入细粒度VAE特征。实验表明，在800个测试案例的基准评估中，该模型在面部相似度（facexlib指标0.779）、提示词遵循度（0.722）和视频质量（0.956）等关键指标上均显著优于现有方法，推动了个性化视频生成向"高保真、强可控"方
Ai元人文构想：大行为模型2024—2025在技术与哲学中相遇
m0_46223801的博客
12-10 614
共同定义“大行为模型”的完整内涵：至此，一个完整的“大行为模型”图景得以浮现：它既拥有通过交互学习精进技能的“行动脑”（LBM维度），也拥有通过价值协商明确意义与责任的“意义心”（元人文维度）。技术与哲学在“大行为模型”处的这次握手，标志着一个新时代的序章：我们不再仅仅追问AI能“算”多快、“说”多好、“做”多巧，我们开始共同设计，如何让它“行”得正、“为”得明，如何让它的每一次行动，都成为一份可读、可议、可担的意义契约。这场相遇，是“行者”与“哲人”的相遇，是“动力”与“航向”的相遇。
OneRec引爆推荐圈！端到端大模型颠覆“召回-排序”，解密推荐系统大模型演进终极方向
weixin_52610848的博客
08-27 1151
推荐系统迎来范式革命：以快手OneRec为代表的端到端推荐大模型，用单个生成式模型取代传统级联架构，实现成本降90%、用户时长显著提升。OneRec通过"编码器-解码器+MoE"架构、NTP预训练+RL后训练范式、以及算力利用率提升50倍等创新，指明了"生成式+RL对齐"的未来方向。文章剖析了推荐大模型从"模仿结构"到"对齐范式"的五阶段演进历程，指出OneRec的三大突破点：架构革新、训练范式优化和效率革命。同时提出未来三大方
前沿论文汇总（机器学习/深度学习/大模型/搜广推/自然语言处理）
要像蜗牛一样一步一步往上爬！
06-07 2147
本篇博客主要总结一下博主看过的人工智能领域的一些前沿论文，期待与大家一起进行交流探讨，列表中有超链接的是已经进行了精读的完整笔记，没有超链接的是进行了泛读的论文，博主会快马加鞭进行更新滴！请耐心等待博主嘿嘿，有什么比较好的论文也欢迎大家推荐给我啦，和大家一起学习共同进步！
51c大模型~合集9
whaosoft~aiotの开发板商城
11-01 2128
在训练过程中，我们随机提取语义标记序列的前缀部分作为提示，以利用语言模型的上下文学习能力。接着，根据 “圆的周长” 知识点，通过圆心角的大小为 90 度和 Mary 走过的路径长度的条件，计算出圆形花坛的周长，并求得圆形花坛的半径。最后，根据 “圆的面积” 知识点，通过求得的半径的条件，计算出圆形花坛的面积，至此完成题目的求解。并且如下图所示，为了缓解模型在解决问题过程中固有的问题，我们参考教材与维基百科，启发式的引入了 67 个知识点的描述，从而为 LMMs 的推理过程提供必要的知识提示。
51c大模型~合集156
whaosoft~aiotの开发板商城
07-18 2596
系统识别出结构性片段（如引言、技术解释等），并为其生成了包含口语风格字幕和同步语音的幻灯片，涵盖了「并行化工作流」、「代理系统架构」等技术主题，展示了系统在保持技术准确性的同时，以清晰、对话式方式传达信息的能力。然而，一些 PresentAgent 变体表现出有竞争力的性能。与 paper2poster 的方法类似，我们设计了一个测验式评估框架，即通过视觉语言模型仅根据生成视频（幻灯片+讲解）回答内容问题，以模拟观众的理解水平，同时我们还引入人工制作的视频作为参考标准，既用于评分校准，也作为性能上限对比。
17、微分方程在工程与生物医学中的应用解析
juice的博客
11-02 25
本文深入探讨了微分方程在工程与生物医学领域的广泛应用，涵盖初值问题与边界值问题的建模与求解。通过圆柱形水箱的热传递与水位控制、非等温反应器系统及神经周期酶系统的具体案例，解析了动态行为、稳定性分析与控制策略的设计。文章结合MATLAB数值仿真，展示了解析解与数值解的对比、反馈控制性能优化以及多稳态现象的研究，并展望了模型与人工智能、跨学科融合的未来发展方向。
AI元人文构想：元协议、行为重塑与文明免疫系统——通往意义原生的智能未来
m0_46223801的博客
12-13 930
当前主流的“价值对齐”范式，试图将人类模糊、多元、动态的伦理要求“灌输”给神经网络，却如同试图用一张平面地图导航多维宇宙——在复杂情境中频现“对齐幻觉”与“价值失焦”。它不寻求“修正”黑箱的内在逻辑，而是勇敢地承认其不可全知性，并转而构建一套外部的、透明的 “元协议” ——一套关于“意义如何生成、辩论与审计”的根本规则。这标志着从“价值对齐”到 “意义原生” 的范式革命：不再要求AI复述人类的伦理语言，而是为AI设计一种机制，使其行为在诞生之初就携带可追溯、可辩论的价值DNA。理论的价值终将在实践中检验。
意义的“白箱”奠基：AI元人文的元层次架构与文明免疫系统
m0_46223801的博客
12-12 474
意义的“白箱”奠基：AI元人文的元层次架构与文明免疫系统意义的“白箱”奠基：AI元人文的元层次架构与文明免疫系统摘要当前人工智能的价值治理深陷“后验对齐”与“主客对立”的双重困境。传统范式试图通过外部约束使AI输出匹配预设的静态价值目标，或在技术系统与人文价值之间寻求脆弱平衡，这两种路径均未触及问题的本质。岐金兰提出的“AI元人文”理论体系，通过其元层次架构实现了根本性的范式跃迁——从“亡羊补牢”式的补救治理，转向“设计免疫”式的系统奠基。本文系统论证，该元层次本质是一套意义生成的“根本法”与数字文明的“操
【LBM深度解析】：从Boltzmann方程到Lattice Boltzmann模型的全面解读
![lbm-3d.rar_Boltzmann_LBM_lattice_lattice boltzmann_lbm 三维]...之后，重点介绍了LBM的理论基础，包括离散速度模型、微观动力学模型及宏
LBM碰撞-松弛过程大揭秘：从BGK到MRT，理解数值稳定性的核心演进逻辑
# 摘要 本文系统研究了格子Boltzmann方法（LBM）中碰撞-松弛过程的...最后，剖析数值不稳定根源，综述显式滤波、自适应松弛等增强技术，并展望融合统一模型、机器学习预测与GPU并行优化的高性能LBM求解器发展方向。 #
碰撞与松弛机制揭秘：深入理解BGK近似在LBM中的6大作用机理
传统的Navier-Stokes方程求解方法依赖于对微分算子的数值逼近，而格子Boltzmann方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）却另辟蹊径——它不直接求解宏观方程，而是模拟微观粒子的行为，让宏观现象“自然浮现”。...
呼叫准入控制（CAC）技术全解析
### 呼叫准入控制（CAC）技术全解析 #### 1. 基于位置的呼叫准入控制（Location - Based CAC） 基于位置的呼叫准入控制（LCAC）是一种重要的呼叫管理机制。CUCM 位置定义了允许进出某个位置（虚拟物理位置或站点）...
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 334
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
最新发布
LyAGent的博客
12-18 334
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1088
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 497
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 711
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1105
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
基于D2Q9模型的LBM流动模拟技术
D2Q9指的是二维空间中的九个速度模型，这是LBM中的一种模型配置，用于在二维空间内模拟具有九个离散速度方向的粒子运动。"stemszoh"部分可能是指LBM中的一个特定算法或者程序的版本标识。 1. 标题分析: - "LBMVAL_...
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