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X平台如何决定你看到什么?马斯克刚刚开源了X推荐引擎
马斯克开源X平台推荐算法,消除人工干预特征,靠Grok模型理解用户行为。系统由编排、存储和机器学习层协同,经复杂机制精准推送信息,还构建后置过滤体系保证内容质量。
GPT-5攻入数学圈,证明定理快过博士生?网友热议AI新角色
9月初,arXiv一篇论文将GPT - 5写进数学研究成果。它解决了第四矩定理‘收敛速度’的空白,还在凸优化领域提升收敛界限。不过它常犯错,需人类引导,且成果原创性存疑,引发对科研和博士培养的担忧。
多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。
谷歌 CEO 皮查伊万字专访:AI 正重塑搜索引擎、Web 乃至整个互联网
Google I/O 大会后,谷歌 CEO 皮查伊接受专访,围绕 AI 平台转型、搜索体验重塑等议题分享洞察。他指出 AI 是平台级跃迁,搜索将成定制体验,Web 在转型非消亡,还回应了新闻出版界不满等争议。
物理引擎 + 视频生成!输入一张图,让AI演给你看真实物理世界
WonderPlay将物理仿真与视频生成结合,从单张图像生成动态3D场景。它引入混合生成模拟器,形成物理求解器与视频生成器闭环。与其他方法对比,WonderPlay在多种场景和材质下表现更优。
AI Labs 都在用,ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗?
过去18个月,ClickHouse发展迅猛,2025年末ARR达1.6亿美元,付费云客户超3000。它原是Yandex项目,适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台,进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。
这一次,谷歌Veo 3.1教Sora做视频!角色0变形,4K竖屏直接满分
谷歌Veo 3.1迎来重磅升级,优化移动端体验,上传素材图片就能创作有趣视频。亮点包括素材生视频一致性强、支持原生竖屏输出、有业界领先的1080p和4K超分辨率,现已可在多平台体验。
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。