「生态协作」共找到 1318 篇相关文章
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。
韩松贾扬清之后,又一家清华系AI公司卖给英伟达,黄仁勋亲自招募95后联创
继韩松、贾扬清后,又一家清华系AI公司Nexusflow被英伟达收购。黄仁勋招募其联合创始人,公司成果亮眼,如开源模型表现超GPT - 4等,这或与生态联系有关,收购也是英伟达活跃布局的一环。
AI一眼认出95万物种,还能分辨雄雌老幼,2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型,取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中,准确率远超DINOv2,还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
纳米 AI 梁志辉:超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口
纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力,是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。
软件正在发生根本变化:Andrej Karpathy 旧金山 AI创业学院演讲万字实录
Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲,指出软件正进入“软件3.0”时代,大语言模型(LLM)是新型计算机,能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态,以及如何利用其构建部分自治产品等。
Tool-Star:赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架,旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化,让模型调用多种工具,在复杂计算和知识型推理任务表现卓越,还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
AMD终于有机会撬动CUDA了吗?
过去AMD GPU虽性能强但难敌英伟达CUDA生态。2024年有机构认为其缩小软件差距概率为0,但如今判断改变,AMD软件团队进步,客户回归,可它仍需解决软件集群稳定性和Helios量产问题。
中国黑马狂赚3亿美金!国内AI应用断层第一,估值20亿美金
演语科技完成近3亿美元B+轮融资,投后估值超20亿美元。其ARR超3亿,构建起业务闭环。旗下LibTV、LiblibAI和星流表现出色,创始人陈冕布局生态,演语已成全球第一梯队玩家。
胜率直逼人类大师!这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中,Claude、GPT等主流模型准确率低,而Tianfu Agent系统将准确率提至50%,逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略,还在工具管理、规则使用等方面有创新。
开源打破“AI黑箱”!集结全球大咖,GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办,是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办,CSDN等联合打造,聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题,还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。