「自驱动闭环」共找到 1883 篇相关文章
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
直击WAIC：萝卜快跑入选「国家队」，AI数字人技术升级，百度全栈自研杀疯了
在世界人工智能大会 WAIC 上，百度成果亮眼。萝卜快跑入选「国家队」，出海进展快，还与 Uber 合作；数字人技术升级，发布 NOVA。百度靠全栈自研技术体系支撑，目标是打造数百万个超级应用。
养虾时代终结？免部署、7×24小时在线、自进化的“赛博骡子”来了！
全球首个自进化个人AI——MuleRun（骡子快跑）正式发布，免部署、7×24小时在线、可自主进化。它适配个体需求、实现群体智慧共享，能完成多类任务，还保障安全、提供售后。
规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。
AIGCode宿文：我就是要自训练大模型，直接做「L5」| AI产品十人谈
AIGCode宿文坚信Coding是培育大模型的最佳场景，公司自训练66B基础模型，发布锡月大模型，开启AutoCoder内测。宿文认为AI Coding能解决代码供给问题，目标是实现AGI，虽面临诸多质疑，但他坚持直接做L5。
从 Computer Use到 Datacenter Use：如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心？
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲，探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势，介绍 AKernel 基础设施，包括架构、技术支柱、部署方式等，还提及其实践落地与未来演进。
千万级标注成本归零！CVPR 2025清华团队成果：相机的“自运动”就是最好的老师
以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本，清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径，利用相机自运动作监督信号，让模型从互联网视频学三维空间音频感知，成果入选会议Highlight。
章鱼动力再获5000万美元融资，以世界模型驱动「手脑一体」的物理 AI 基础设施
AI科技评论获悉，物理AI基础设施公司章鱼动力近日完成5000万美元融资，过去3个月累计融资近10亿。本轮由锦秋基金等领投，下轮5亿融资也接近完成。公司以SYNTH架构构建闭环，目标推动物理AI进阶。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。