「数据驱动代理模型」共找到 3119 篇相关文章
她拒了贝索斯,离开黄仁勋,只为回答一个问题:AI能学会物理世界吗?
近日,AI初创公司Accelerated Understanding亮相,由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流,目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大,公司想解决AI验证瓶颈,产品面向科研工程机构。
Anthropic重磅研究:AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现,语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型,提取对应人类情绪的神经元激活模式,诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动,提出应对策略。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型,打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展,影视级长视频需多镜头序列及自然转场,这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型,基于掩码机制实现自动化转场,还构建 Cine250K 数据集,实验效果超基线。
给非技术人的大模型介绍:从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本,指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用,通过租用API或微调开源模型利用大模型,将专有数据视为核心资产。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗?首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集,采集真实用户在线购物行为,支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限,揭示其能力边界。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则,存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架,通过强化学习训练策略网络,在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
CVPR 2026 | EmoStyle:情感也能“风格化”?深大VCC带你见证魔法!
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战,提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容,还能扩展到文生图。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5,提供长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力,效果显著,相关代码已开源。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
首页大翻新,Agent HQ 上线!回归微软后,GitHub 不再是你认识的 GitHub 了?
2025 年 GitHub 回归微软后再出发,新负责人 Jared Palmer 带来变革。发布 Agent HQ 整合第三方编码代理,重构首页成工作起点。GitHub 正从代码托管走向开发者与智能体协同中枢。