「AI自我提升」共找到 11522 篇相关文章
独家 | 10 亿元,地平线前高管创业公司极佳视界完成 Pre-B 轮融资
AI科技评论独家获悉,通用具身智能机器人企业极佳视界完成近10亿元Pre - B轮融资,覆盖产业与财务机构等。融资用于研发,公司产品丰富,团队实力强,具身基模有突破。
ICLR 2026|人大&通义:别再只会堆上下文了!IterResearch用40K上下文轻松实现2048轮交互不退化
中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减,解决了传统范式上下文臃肿问题,论文已被 ICLR 2026 接收。
Reorx:OpenClaw 正在重塑我的数字生活,以及为什么我退订了所有 SaaS
知名技术博主 Reorx 记录用 OpenClaw 将工作流从“云端租赁”迁回“本地私有”的过程。AI 正从云端服务变为本地基础设施,他退订 SaaS 用 OpenClaw 重塑数字生活,虽有不足但能拿回数据控制权。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
对话蚂蚁灵波首席科学家沈宇军:2万小时真机数据,用“慢功夫”做具身智能|甲子光年
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军接受专访,称具身智能处于‘GPT - 1时刻’。团队选‘慢’路,积累2万小时真机数据,发布四个具身智能模型并开源。介绍模型架构、优势、问题及未来计划,还谈了开源考量等内容。
VLM剪枝新SOTA:无需重训练,注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常,影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法,在多模型、剪枝策略及基准上验证有效,为多模态模型部署提供新思路。
100k Star,他们给Clawdbot升级了超级记忆
Clawdbot项目突破100k,后改名moltbot。其原记忆是静态的,此次升级为超级/动态记忆,构建三层记忆系统,让理解力自我更新。还集成Supermemory,有自动回忆等功能,文章给出实施指南。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征,现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制,实现性能与效率提升,在实验中表现优异。
高效智能体的「幕后推手」是谁?一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升,业界关注智能体落地,而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述,从记忆、工具学习、规划三机制出发,还谈及基准评测、挑战与展望。