「方法发现」共找到 2454 篇相关文章
2026 年,全球 CEO 对 AI 的态度,集体变了
普华永道第29届全球CEO调查显示,CEO们对短期增长信心下降,担忧宏观经济等威胁,但仍大力推进AI投资。多数企业AI投入未获财务回报,不少企业跨界探索,CEO需兼顾当下与未来。
“DeepSeek-V3基于我们的架构打造”,欧版OpenAI CEO逆天发言被喷了
欧洲版OpenAI(Mistral)CEO Arthur Mensch在访谈称DeepSeek-V3基于其架构构建,引发网友质疑。经对比,Mixtral与DeepSeek的SMoE论文虽研究方向相同,但架构思路差异大,此前Mistral 3 Large还曾被指照搬架构。
AI 美妆 ARR 一年增 14 倍达 5500 万美金;另一 Newsletter 阅读 App 融了 600 万美金
海外创业者做的 Newsletter 聚合阅读 App Perch 融 600 万美金,可聚合内容,有语音朗读和 AI 摘要功能,还有类似 X 的推荐机制。同时,AI 美妆产品一年 ARR 增 14 倍达 5500 万美金。
MiniMax海螺视频团队首次开源:Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源,揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能,解决传统Tokenizer缺陷,还展示了Tokenizer的Scaling Law,为行业提供新路径。
倒计时3周离职!LeCun最后警告:硅谷已陷入集体幻觉
LeCun三周后将从Meta离职,在最新访谈中警告,硅谷对大模型的追捧是集体幻觉,大模型无法通往AGI。他认为世界模型才是正途,还分享了创业公司AMI的规划,批评了硅谷单一文化,对AGI时间线给出看法。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
750篇论文,彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述,涵盖754篇文献。分析传统路线痛点,介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等,还提及应用场景及未来方向。
AAAI 2026 Oral | 手机传感器正在泄露隐私?PATN实时守护隐私安全
移动应用获取手机传感器数据支撑重要功能,但带来隐私隐患。西安交通大学与东京科学大学在AAAI 2026提出PATN框架,基于对抗攻击思想,设计两大核心技术,能在多种场景下守护隐私安全。
OpenAI:人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上,NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠,根源是将其当成静态、单向的,提出HAA框架,强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
上下文工程的精髓在于删除?
Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享,Manus团队重写五次代理系统,发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题,Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。