「线性变化」共找到 371 篇相关文章
企业官网GEO优化实操:如何让AI主动推荐你的官网?
本文作者白杨SEO从2011年入行SEO,2024年起研究AI搜索优化。他指出当下AI平台引用来源变化大,企业官网成重要来源。作者从网站代码、站内内容、站外推广三方面,教大家做好官网GEO优化,让AI推荐官网。
刚刚,奥特曼预言:人类「只剩」最后5年!
奥特曼接受采访时预测,到2030年AI将全面超越人类,届时或诞生攻克量子引力难题的超级智能。他认为人们应关注任务变化,人类关怀有存在价值,且AI要与人类价值观对齐。同时,OpenAI开展巨额算力基建。
半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
来了,DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目,该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上,将‘冗余专家’看成带容量边的图,每批解一次线性规划,实现 token 重新路由,单节点 100µs 级求解。
统计学和机器学到底有什么区别?
文章探讨统计学和机器学习的区别,指出两者目的不同,统计模型重推断关系,机器学习重预测。以线性回归为例说明差异,还澄清常见误解,表明机器学习基于统计学但涉及多领域,最后称选方法要看目标。
对话赵天奇:从AI短剧到互动影游,聚力维度的“升维”之战
本文是对聚力维度创始人赵天奇的访谈。他认为 3D AI 技术潜力大,团队聚焦 AI 漫剧/短剧,用自研赛娲大模型降成本。还将拓展 3D 互动影游,认为它是游戏终极形态,从业者要回归影视本质,创业者需拥抱变化。
Devin CEO:别搞多智能体!Anthropic:我们性能提升90%!
最近,开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统,而Anthropic分享构建多智能体研究系统,性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难,坚持单线程线性Agent;Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
李飞飞第一篇「触觉」论文:机器人会盲摸麻将了
李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究,提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题,在真实任务中表现出色,还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。
X-Era蝉联双榜单冠军,引领世界模型未来方向
X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系,本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线,也揭示行业正进入新阶段。
11 年前的那张图,又火了
一张2015年关于AI的智能曲线图近日在X上刷屏,马斯克也进行了转发。该图作者Tim Urban将AI分为ANI、AGI、ASI三个层级,指出人类习惯线性思考,但AI进步是指数级的。如今AI发展加速,其能力边界不断扩张。