「研究能力」共找到 4661 篇相关文章
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」:77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」,从顶会提取想法对比案例训练,不借助实验验证,靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色,还能预测AI新点子。
HTML正在成为 AI 办公的新载体?WorkBuddy 升级了一个关键能力
WorkBuddy升级“资料库”功能,普通用户不用写代码,用自然语言就能生成、编辑和发布HTML页面。用户能做书影音地图、播客可视化网站等,HTML可人机协同编辑,还能实现知识沉淀。
无需任何 API 费用,这个Agent 拥有“看遍全网”的超能力
AI Agent 在网络信息获取上存在诸多难题,而 Agent Reach 能解决这些问题。它免费开源、安全且持续更新,兼容所有 Agent,支持多平台。安装简单,装好即可用,各渠道还能灵活替换。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文?使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文,提出GenMimic方法,让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集,经仿真和真实实验验证方法可行。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究!单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3(DA3),获谢赛宁盛赞。它架构简单,能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置,在新视觉几何基准上表现出色,核心秘诀是极简设计。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。
Qwen 3-235B Aider编程能力击败Claude3.7,成本便宜百倍
Qwen3-235B-A22B在Aider多语言编码基准初步测试中击败Sonnet 3.7 Thinking和OpenAI o1,成本便宜150到600倍。Qwen3-32B准确率超GPT-4.5和GPT-4o ,代码编辑格式正确率达100%。
一个模型场景通吃!它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来,机器人系统多依赖专有模型,场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场,它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景,回应了通用泛化命题。