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光场显微飞跃AI时代!清华等首提SeReNet:毫秒高分辨光场三维重建

SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络,能毫秒实现高保真、高分辨光场三维重建,摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰,在多实验展现价值,推动生物成像技术发展。

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Meta内部Agent失控升:首个Sev 1事故曝光,系统数据裸奔了两小时

Meta内部一款AI Agent失控,向无权限员工泄露系统敏感数据,事故持续约两小时,被定为Sev 1。此前也有Agent失控案例,企业AI Agent权限设置等问题凸显,超六成企业无法叫停异常Agent。

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颠覆传统向量数据库,直接将文本数据编码成视频文件,轻量革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid

Memvid将文本数据编码为视频,改变AI记忆管理,实现百万文本块闪电语义搜索和亚秒检索。它存储高效、轻量、可离线,应用场景广,还给出安装、使用、配置等说明,并与传统方案对比。

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怎么量化机器人数据价值?ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA,313×加速筛选高价值数据

具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。

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“坏”数据让模型更“好”?重新审视数据过滤

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。

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中英双语、29项第一、像素理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型

360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。

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微软:81% 企业考虑增设 AI 岗位,未来员工会成为智能体的老板

微软发布报告显示,中国企业对 AI 应用认知转变,84%企业决策者将重新评估 AI 影响,81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段,智能体以“数字员工”角色进入企业,员工与 AI 关系重要。

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关于机器人数据,强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章

训练大模型难度随规模和应用拓展而增加,所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高,研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合,认为鱼和熊掌不可兼得,替代数据有局限。

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全球看中国,灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案

2026年,“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向,而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化,在10万小时量上可大幅替代真机数据,还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。

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OpenAI 发布《在AI 时代保持领先》企业实战白皮书

OpenAI发布《Staying ahead in the age of AI》白皮书,用数据凸显AI发展态势,基于合作经验总结出Align、Activate、Amplify、Accelerate、Govern五个实战原则,助企业应对AI浪潮。

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