「核心知识」共找到 2186 篇相关文章
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
《中国Data&AI数据基础设施白皮书》——AI创生核心生产力，开启万亿新基建之路 | 甲子光年智库
全球正处地缘政治与AI技术变革中，AI跃升为核心生产力。中国企业面临‘挤压式转型’，传统数据系统难满足需求。数据厂商需构建新一代数据基础设施，技术上‘湖仓一体’与‘AI原生’融合，推动Data&AI一体化。
泛娱乐 AI 赛道观察： 从「猜你喜欢」到参与共创，角色才是 AI 时代最核心的资产
文章围绕AI泛娱乐产品展开，指出AI时代产品观应从二元对立转为三元共生。AI可实现个性化体验，从“猜你喜欢”到“与你共创”。还分析了不同体验心态及案例，强调角色是核心资产，未来产品可降低门槛、扩圈发展。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。
做出ChatGPT核心研究的人今天掀桌：大模型搞不定自动化，新架构提速200倍且输出免费
前OpenAI ChatGPT核心研究员Diogo Almeida，研发两年推出专为业务自动化设计的全新模型Jev，新架构速度比传统大模型提升最高200倍，输出免费，从底层根除类型错误与幻觉，成本远低于主流大模型，已开放早期预览申请。
Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节！核心团队仅10人，一年给AI编出8000万道数学题训练
谷歌DeepMind的IMO金牌模型AlphaProof技术细节公开。团队规模小，核心成员是IMO金牌得主。它把数学证明当游戏，用30亿参数模型和改进树搜索算法。训练难题靠自动形式化解决，赛场用TTRL突破，已开放使用。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
全靠Claude Code 10天赶工上线，Cowork 删用户11G文件不含糊！核心研发：长时间打磨再发布很难成功
Anthropic发布的Claude Cowork研究预览版问题频出，如删用户文件、易受文件窃取攻击等。与Claude Code相比，它交互繁琐、效率滞后。不过其核心研发认为长时间打磨再发布难成功，未来将以用户反馈迭代。