「自动化机器学习」共找到 2015 篇相关文章
GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
狂砸百亿美元后，仅5%企业成功落地AI，他们做对了什么？
企业在生成式AI领域投入数百亿美元，但95%的机构未获可衡量商业回报，此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例，选易部署工具，与供应商深度合作。
两个月连获两轮数亿元融资，深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地｜甲子光年
物理AI是全球科技竞争焦点，深度机智率先定义‘人类学习’技术路线，成立一年全链路落地。近日完成数亿元融资，下轮融资收尾。其数据、模型、硬件成果显著，产品全落地，订单数千万元，团队强大，将推动国产物理AI普及。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
张小珺对话OpenAI姚顺雨：生成新世界的系统
OpenAI研究员姚顺雨在播客访谈中分享诸多新颖观点。他认为创业公司机会在设计新交互方式，未来或产生超越ChatGPT的超级应用；还指出语言是实现泛化的工具，强化学习有泛化趋势，智能边界由不同超级应用共同定义。
不用额外缓存！英伟达开源大模型记忆压缩方案，128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。
夸克“搜聊一体”新模式，难掩中国版ChatGPT的野心
夸克“C计划”首个落地项目对话助手引发热议。体验发现，它能完成复杂问答，还可用于图文识别、AI写作等场景。在回答逻辑性、辅助学习、理解模糊问题等方面表现出色，背后是阿里闭源模型。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。