「渐进式发现」共找到 1659 篇相关文章
MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。
中美六大顶尖模型第一赛季实盘量化交易结果出炉:Qwen最后反超夺冠,GPT-5垫底「复盘」
Nof1机构发起Alpha Arena项目,让六个顶尖LLM在Hyperliquid交易所实盘量化交易。第一赛季已结束,Qwen夺冠、GPT - 5垫底。复盘比赛过程,发现模型行为差异大且操作有脆弱性,第二赛季筹备近尾声。
为什么 AI 喜欢用破折号
文章探讨AI爱用破折号的原因。AI常用“delve”源于非洲导师打分偏好,但破折号并非如此。作者发现这一现象在GPT - 4后凸显,原因或为AI公司用旧书训练,使AI继承旧时代写作风格。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
AI点外卖哪家强,美团LongCat团队做了个全面评测
美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench,以三大高频生活场景为载体,构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大,该基准已全面开源。
OpenAI奥特曼:能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作
OpenAI奥特曼在访谈中分享对AI与工作的思考,还谈及GPT - 6进展、ChatGPT发展、AGI设想等。他认为能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作,还探讨了AI带来的变革和挑战。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
逆势降本:云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年,分“降本增效”三部曲:成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建,分享经验,助力同行开展相关工作。
从社区数据出发,再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法,呈现生态新变化,还分析技术趋势、开发者分布,提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。