「端到端架构」共找到 3931 篇相关文章

产品应用7

小鹏汽车:没有基座模型,何谈物理AI|甲子光年

3月2日,小鹏汽车宣布第二代VLA正式推送。何小鹏认为,端到端小模型无法让自动驾驶从L2跨越到L4,而第二代VLA开创全新物理模型范式,能直接学习真实物理世界,还在不断迭代提升。

甲子光年
新闻资讯7

具身智能迎来“安卓时刻”,一位清华博士决定给机器人换脑|甲子光年

千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统,可脱离特定硬件载体,安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚,选分区预测式世界模型,目标是打造“机器人领域的安卓系统”,还认为家庭场景比工业场景易落地。

甲子光年
开源动态8

混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩

全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。

量子位
开源动态8

开源RAG又添新军!港大开源多模态RAG神器,多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索!

在AI信息检索领域,传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything,可提供端到端解决方案,能多格式解析、构建知识图谱和混合检索,优势显著。

开源星探
算法论文8

vivo突破手机AI部署难题,绕开MoE架构限制,骁龙8 Elite流畅运行|ICCV 2025

在AI多模态时代,‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题,vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案,绕开MoE架构限制,在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行,保持语言性能同时实现多模态表现。

量子位
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从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解

文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进,介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等,指出Agent架构本质是控制流设计,还给出架构选择建议及判断新架构的方法。

腾讯技术工程
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Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界

Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。

AI前线
新闻资讯7

OpenAI 详解规模化低延迟语音 AI 的 WebRTC 架构

OpenAI 介绍为全球规模低延迟语音 AI 调整 WebRTC 架构,将传统媒体终结模型换为中继收发器架构,分离职责,避免复杂逻辑堆砌与转嫁。此架构为实时语音技术布局补充基础设施细节,对架构师有参考价值。

InfoQ
开源动态8

RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱

香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。

新智元
产品应用7

GPT-5超越人类医生!推理能力比专家高出24%,理解力强29%

最新研究显示,GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色,在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%,比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构,但现实应用还需更多实战考验。

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