「预测一致性学习」共找到 1885 篇相关文章
The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群
中国科学院联合云深处科技等，将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊，引入可可西里保护区藏羚羊群，在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境，还能跟踪羊群并传输数据。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
AI 创业，需要重读 Paul Graham 的「创业 13 条」
2009年YC创始人Paul Graham发表《Startups in 13 Sentences》，虽时间久远但核心观点不过时。创业者Chris Saad、Yaniv Bernstein结合经验和当下环境，剖析这13条创业原则，涵盖选联合创始人、快速发布产品等内容。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
阿里开源 Vivid-VR！带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复，基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略，设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器，实验展现出优异表现。
刚刚，智谱推出全球首个手机通用Agent，人人可用
智谱发布新版AutoGLM，是全球首个手机通用Agent。它为用户配备云端手机，能在不影响用户操作的前提下完成各类任务，还在技术上有重大突破，成本更低，代表全新互联网流量。
Cursor or Claude Code ？— 这道题怎么选
文章深度对比Cursor和Claude Code两款AI编程工具，介绍其核心功能、适用场景。经案例分析，指出Cursor快但草率，Claude Code慢却精准。还给出使用心得，建议开发者依任务灵活选择或结合使用。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
为什么 Coze 把他们最核心的框架都开源出来了？
Coze开源了Coze Studio和Coze Loop项目，前者工作流完整，有工作流引擎和插件框架；后者可调试、优化Prompt。采用Apache 2.0许可，适合个人和企业，还介绍了参与开源项目的方法及开源原因。