「研究方向转型」共找到 2712 篇相关文章
Embodied Arena:业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布,30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
一句话生图要过时了?开源图像生成Agent进化出「工具编排」
来自多机构的研究团队提出GenEvolve,将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具,经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练,实验显示在多基准上表现出色,已开源模型、代码等。
深度|Karpathy为何突然加入Anthropic,只能当Dario的「-2」?
5月19日,OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队,用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因,以及Anthropic招聘他的动机,还指出这一变动标记着技术拐点。
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。
Claude Code 火爆被玩坏后,刚刚Anthropic 索性掀桌子:推出非编程版 Claude Cowork
继Claude Code被用户广泛应用于多领域后,Claude推出非编程版Cowork,向macOS应用Claude Max订阅用户开放。它能处理非编码工作,自主性强,但也存在潜在风险,当前为研究预览版。
阿里发了个简历AI神器,大小仅0.6B
阿里巴巴集团研究团队开发出基于布局感知的简历解析框架,在简历解析任务准确率逼近Claude - 4等顶尖大模型,处理仅需1 - 2秒,直击自动化简历解析痛点,已在阿里HR系统全面部署。
无惧AI失业潮的「铁饭碗」,微软揭秘了!能干到退休
AI就业冲击严峻,初入职场年轻人就业率下降,老板冻结招聘。微软研究梳理出易被AI替代的40个岗位,如口译笔译、写作者等;也分析出不易被替代的40个岗位,像采血护士、护工等。
全球顶尖AI做物理,被人类按地摩擦?不懂推理大翻车,本科生碾压
港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型,如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等,结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试,揭示模型依赖知识、公式和模式匹配,缺乏真正物理理解。