「部署时学习」共找到 2578 篇相关文章
美团视频生成模型来了!一出手就是开源SOTA
美团开源视频生成模型LongCat - Video,参数13.6B,支持文生/图生视频,时长可达数分钟,生成视频真实自然,文生视频能力顶尖,整体质量优,采用MIT协议。还介绍了其功能、技术原理及美团此前的AI成果。
24小时快速入门大热语言Rust!学不会来找我
文章从Rust核心语法等基础入手,介绍其不同于其它语言的思维方式,还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用,用greplite小程序介绍语言特点,讲解组织数据方式、所有权等,最后实现mini - redis并给出学习建议。
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
视频进入可编辑时代:藏师傅教你视频版 Banana 可灵 O1
可灵发布大一统视频、图像生成和编辑工具 O1,支持在一个界面完成视频图片编辑生成。此次更新统一多模态视频大模型,支持多模态输入,有诸多新特性,还支持自由选择视频生成时长和风格转换等。
全国首部AI智能体应用评估标准,现公开征集起草单位和个人!
2025年成AI智能体元年,国务院提出到2030年智能体等应用普及率超90%目标。但企业部署智能体面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草,现征集起草单位和个人。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」,在此背景下,复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架,提出 ScalingInter - RL 方法,7B 模型经训练追平顶尖商业模型,为 AI 发展注入动力。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下,关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架,从关节驱动视角建模,将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间,实现端到端推理,兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA,总翻车?工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking,让模型结合工业环境思考,通过ECoT从错误中学习,用ICWM提前预判结果,还能自适应思考深度,且模型与代码已开源。
GAIR 2025 大会首日:AI重构教育、科学与产业的十三重碰撞
2025年12月12日,第八届GAIR全球人工智能与机器人大会在深圳开幕。众多顶级学者围绕AI对教育、产业等领域的影响发表演讲与讨论,如赵伟院士提出高校“加减替换”培养模式,贾佳亚教授认为大模型将走向“感知机器+终身学习”模式等。