「样本高效学习」共找到 1996 篇相关文章
龙虾开始投简历了,月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工,写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化,展现犯错、复盘、改进的过程,体现AI从错误中学习的能力,也凸显人对AI调教的重要性。
Kotlin Multiplatform 评估:跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform(KMP)在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码,编译成原生代码获出色性能,保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题,但 Netflix 等大公司已用,未来潜力大。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
智能流体力学青年学者论坛第28讲:伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果,如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流;方波李研究超临界流体湍流;陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈,复盘六年创业历程。他两次转型,最终聚焦搜索底座模型,公司被 Elastic 收购。他分享创业得失,认为团队聚焦、高效运营是壁垒,还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
前端工程化演进之路:从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革,剖析工程化演进、性能优化进化,展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势,为开发者提供成长路径指导,强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1,超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法,实验中超越o3 - mini、比肩Claude,还在案例表现出色。
万字硬核解读SAM 3:不止分割一切,它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义,实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等,架构有创新,数据引擎高效。评估显示其性能优异,与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强,但在专业领域和复杂场景有局限。
vivo发布端侧多模态模型,只有3B可理解GUI界面,20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B,融合文本与图文能力,支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色,参数量小,训练和推理成本低,有精巧结构、高效策略,还有高质量数据和高性能平台支撑。
张小珺采访了Kimi杨植麟,Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟,杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈,应提升Token效率;Adam与Muon对比,Muon学习效率高;模型公司下场做一方Agent产品,垂直整合模式上限高;还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。