「前沿方向」共找到 1047 篇相关文章
全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。
英特尔中国 40 年,未来战略明确:坚持代工业务,Intel 18A 是未来三代产品基石
在英特尔产业创新大会上,英特尔明确战略方向,坚持代工业务,以 Intel 18A 为未来三代产品基石。明年将推更多基于该制程的产品,还发力新兴市场。此外,其 Panther Lake 平台性能飞跃,推动 AI PC 发展,也助力机器人市场。
超越对数似然:模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调(SFT)用负对数似然(NLL)作训练目标的默认设定,提出基于概率的目标家族,引入“模型能力连续体”概念,分析不同目标在不同模型能力下的表现,为模型后训练提供新优化方向。
他救了OpenAI、年赚过亿、三家明星CTO,却自曝跟不上AI发展了!硅谷大佬告诫:不是马斯克,就别碰大模型
Bret Taylor履历丰富,曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块,不建议普通创业者做基础模型,看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发,逐步加入self-attention机制、position嵌入等,实现完整GPT。介绍Transformer结构,讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现,还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果,最后提及模型优化方向。
AI遭遇灵魂拷问!这道题所有模型集体翻车,网友:我也不会啊
图像推理现新难题,在Reddit引发热议,目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同,原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试,部分大模型能找准方向,人类面对该问题也会困惑。
提出“AI虚拟细胞”的团队,现在要虚拟整块组织了
2024年12月,瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后,AIVC方向有进展,但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型,解决空间蛋白质组学数据分散问题,在多任务表现好,还用于三阴性乳腺癌预测。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。
OpenAI偷装Anthropic Skills实锤,ChatGPT、Codex已植入!开发者实测11分钟造PDF:比MCP强!
近日开发者发现 OpenAI 悄悄支持了 Claude 构建的 Agent Skills 机制,内置 excel、word 和 pdf 等技能。其实现理念与 Anthropic 相似,且 Skills 支持功能已落地 ChatGPT 和 Codex。业内对 Skills 看法不一,但它为智能体发展带来新方向。