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让AI变成Super员工的秘密:高效训练Skills

文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训,分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠,将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工,还给出训练方法

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「必读」新鲜出炉,全都看过来:Claude code团队内部skill构建踩坑经验大全来了

Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型,如库和API参考、产品验证等;给出制作技巧,像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等;还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法

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物理AI的「原生」时刻:原力灵机发布具身大模型DM0

主流‘预训练 - 后适配’范式有局限,原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航,在 RoboChallenge 测试领先,还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。

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苹果推出 Ferret-UI Lite:一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型

苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型,可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题,Ferret-UI Lite 性能有竞争力,训练采用两阶段流程,还给出应用建议。

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ICLR 2026 | 当视频难以被表征:UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS,用生成式流匹配重构视觉感知范式

计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心,SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS,跳出传统桎梏,用生成式流匹配重构视觉感知范式,实现SOTA提升,还展现诸多优势,证明Flow Matching理论普适性。

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登顶Hugging Face论文热榜,LLM重写数据准备的游戏规则

企业数据团队面临数据准备难题,传统方法依赖人工规则,有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出,LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变,还给出技术选型、评估基准及工程指南。

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ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!

2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。

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这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了

文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。

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5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度,16G显卡也能选对

文章以作者自身经历引入,指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度,含实操步骤与避坑指南,还介绍选后评估方法,助新手快速锁定适配模型。

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Claude 4.x 的提示工程实战指南

Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。

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