「泛化学习」共找到 1650 篇相关文章
干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽,涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况,给出刷题、实习等方面建议,鼓励校招失利者别灰心。
【CIKM'2026】CQ-SID:LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战,提出CQ - SID等方法,经实验验证其效果佳,还介绍了线上实验成果,最后展望未来探索方向。
又一位xAI联创宣布创业,押注开源模型和个人AI,融资11亿美元
8月11日,xAI联合创始人伊戈尔·巴布什金创办的River AI完成11亿美元融资。该公司6月成立,团队约20人,刚公开首个产品River API。巴布什金想让企业和个人拥有自己的AI,目前先从企业需求切入。
国产开源新突破!5万小时真机数据,撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0,用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据,在通用泛化能力上全面升级,还带来三大底层技术革命,可降低重复适配成本。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。
Generalist之后,罗剑岚团队推出LWD,也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD,可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式,构建数据飞轮,在四大维度创新,经测试表现出色,或成具身智能转折点。
「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
打破「数据暴力」预训练惯性,阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS,打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐,提升预训练效率与下游泛化表现,实验显示其“效率+性能”双提升。
人形机器人「网球运动员」来了!不靠预编程,银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究,使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力,实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法,构建“运动小脑”等,经实验验证性能优越。
12小时登顶OpenAI MLE-bench!上海AI Lab开源算法进化框架MLEvolve
上海AI实验室开源算法进化框架MLEvolve,12小时登顶OpenAI MLE - bench榜单第一。它是自进化机器学习系统,在75道Kaggle竞赛题上奖牌率达61.33%,为AI自主算法设计提供新方案。