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谷歌模型登顶Nature,人类基因密码被解码

谷歌推出全AI工具AlphaGenome,能精准预测人类DNA序列变异对调控基因生物过程的影响。它满足多项条件,在26个变异效应benchmark中25个达SOTA,还通过多个案例和实验验证了其性能。

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阿里研究:统一了VLA和世界模型

阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。

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「AI黑客」来袭,Agentic AI如何成为守护者?

AI 发展带来网络安全威胁,如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI,有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」,革安全思维。

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Meta&CMU:Token级LLM协同路由范式

Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute,是让多个大模型在token级协作的范式。它能在每个token位置精准选专家,自带“急救包”。经实验验证其高效,也指出了待研究的方向。

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刚刚,Kimi开源架构,开始押注线性注意力

智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。

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大模型顿悟原理!Meta论文说清楚了

Meta超级智能实验室(FAIR)最论文把大模型顿悟(grokking)现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架,将两层神经网络的grokking动态分三阶段,还推导了泛化缩放定律等。

AI工程化
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刚刚,翁荔博客上:谨慎对待Scaling Law

翁荔作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。

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AI 时代到底该怎么管一个工程团队

Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验,指出软件工程瓶颈转移,需重构流程,介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容,还提及组织形态、指标及未解决的问题。

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GitHub Copilot代理把「自家人」逼疯了!

GitHub Copilot智能体Coding Agent公测,官方想让它成协作开发搭子。但在微软仓库使用时问题多,多次提交失败、逻辑不通,未解决关键问题,虽能自动完成繁琐任务,但距‘靠谱搭子’还远。

AI科技大本营
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一个人+Claude+云服务,相当于一整个工程团队

网上两个实操演示被疯转,一是Google Cloud工程师用Claude配合Google云部署应用;二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划,将Claude变“全自动AI雇员”,还介绍多种AI雇员类型及成本。

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