「AI赋能」共找到 12126 篇相关文章
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
共青年之智，铸AGI未来｜2025 WAIC云帆奖得主名单揭晓
2025年7月27日，2025 WAIC云帆奖颁奖典礼在上海举行，公布了「璀璨明星」「明日之星」及提名奖得主名单。活动由多机构联合主办，汇聚产学研资力量，众多知名人士出席颁奖。文章还介绍了各位得主的成就。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
如何在不牺牲生产力的情况下构建安全软件
安全与开发效率常冲突，Dorota Parad 在 QCon 旧金山大会分享构建安全软件之道。她主张减轻漏洞影响，抵制阻碍生产力的安全要求，与安全团队合作，还提及 BLISS 框架、CI/CD 管道增强安全等。
2025 上半年具身智能融资复盘：金额超 200 亿、头部收敛趋势明显、传统制造业巨头增多
2025上半年具身智能融资火热，截至7月16日融资事件130件，预估总融资超200亿。资本从大模型转向具身智能，且向头部企业聚拢，大厂与传统制造巨头积极投资，不过行业仍处早期，上市前景待察。
Claude Code + Kimi K2全栈开发教程，1小时上线「"丑咪"挑战赛」！
作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验，介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧，认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错，适合作为Coding模型。
首次综述「边-云协同计算」，分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源，解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面，提出统一框架，还指明未来研究方向，如大语言模型部署、6G整合等。