「多阶段统一建模」共找到 1361 篇相关文章
重构线性视觉Transformer，精度与效率双平衡 | CVPR'25
南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。
独家｜章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，并发布SYNTH 深思架构
AI科技评论独家获悉，物理AI公司章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，由地平线等联合投资。同时发布围绕操作智能、物理世界建模与数据体系协同的SYNTH深思架构，资金将用于研发等。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
从 SQL 到 OSI：当“数据是什么意思”也有了标准答案
本文回顾 SQL 统一世界的历史，引出 OSI 标准。OSI 解决“数据是什么意思”的标准化问题，众多全球数据技术公司参与。还介绍各厂商语义层布局，分析对中国企业的影响及 OSI 未解决的问题。
字节清华智能体自动写CUDA内核，比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
告别“一眼定生死”：Agent-as-a-Judge 开启 AI 评估的下半场
过去两年，LLM-as-a-Judge成评估界“黄金标准”，但面对复杂任务力不从心。论文《A Survey on Agent-as-a-Judge》指出，应从单一的大模型裁判进化为具备行动能力的智能体裁判，还阐述了其优势、发展阶段等。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
OpenAI这招太狠！AI从「躲猫猫」到「自爆黑料」，主打一个坦白
随着AI进入高风险场景，透明、安全变得重要。OpenAI提出「忏悔机制」，让模型回答后产出自我坦白报告，不影响主回答评分，只考察诚实，能提升不良行为可见性，目前仍处概念验证阶段。
Svelte 团队成员开源新框架 Ripple，又一个想“改写前端”的框架？
Ripple是全新开源前端框架，由Svelte核心维护者打造，融合多框架理念，采用TS优先设计，有细粒度响应式机制等，目标是带来更简单开发体验，团队还探索集成AI能力，目前处于早期阶段。