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人工智能的“幻觉”问题，特别是大模型在图像描述任务中凭空捏造内容的现象，一直是制约其可靠应用的关键挑战。2026年2月，一项由新加坡国立大学与北京大学深圳研究生院联合发布的突破性研究，为这一难题提供了全新的理解与一套高效、简洁的解决方案。这项研究（论文预印本编号：arXiv:2602 22144v1

这项由浙江大学、新加坡国立大学、多伦多大学等全球顶尖科研机构联合完成的研究成果，已正式发表于2026年国际学习表征会议（ICLR 2026），论文预印本编号为arXiv:2602 19163v1。对于希望深入探究技术细节的读者，可通过此编号查阅完整的学术论文。 在浏览短视频时，你可能已经察觉到一种普

这项由北京大学计算机学院主导，联合清华大学及DeepSeek-AI共同完成的前沿研究，其成果已正式发布于2026年2月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2602 21548v1。关注大语言模型推理优化的研究者与开发者，可通过此编号查阅论文全文与技术细节。 在与大语言模型进行深度、多轮对话

想象一下，你正在体验一款开放世界游戏。当你站在高塔之巅，远方的山脉清晰可见。随后你转身离开，去探索地图的其他角落。许久之后，当你再次回到这座塔顶，那座山依然以完全相同的姿态矗立在原地。这种空间持久且一致的认知，是人类理解世界的基础。 然而，若让当前的主流AI来动态生成这样的游戏场景，结果会大相径庭。

随着人工智能模型参数规模不断突破千亿级别，其庞大的存储需求和计算开销已成为实际部署的主要瓶颈。针对这一挑战，MWS AI基础研究中心与ITMO大学联合提出了一种名为COMPOT的创新模型压缩技术。这项发表于2026年2月预印本平台（arXiv:2602 15200v1）的研究，为大语言模型高效“瘦身