「研究方向」共找到 2475 篇相关文章
危险?OpenAI 模型行为负责人:人类很快会进入「AI意识」,当前最重要是控制人机关系的影响
OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出,与其争论AI是否有意识,不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理,以及如何塑造模型行为,还提及未来计划。
Bolt、Lovable使用10大技巧 | 一行提示词构建沉浸式故事型个人站点(别用简历了,丢给AI建个网站)
文章分享用Bolt、Lovable、Cursor打造个人网站的技巧。介绍四步法则,包括告知自身情况、定风格、提喜欢品牌、添加动画,还给出完整提示词模板,称提示越精细效果越好。
端午出游高定:通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略
文章介绍端午用通义灵码+高德MCP 2.0定制北京3天旅行攻略,包括利用已有MCP服务定制攻略的步骤,还讲述打造专属MCP服务的方法,最后给出自由探索方向。
100万美元图灵奖奖金,强化学习师徒想献给科研自由
3月5日,Andrew Barto和Richard Sutton因强化学习获图灵奖。Communications of the ACM对其采访,谈及研究经历与AI未来。100万美元奖金用途未明,Sutton或捐Openmind,Barto计划设奖学金。
DeepSeekHarness被骂自嗨,还是Agent界Android?
DeepSeek Harness 评论两极分化,有人赞其为‘Agent 界的 Android’,也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验,它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计,有诸多独特架构特点。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey,首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌,覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足,如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
RL训练一层就够了!单层RL超越全参数训练,跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现,RL收益集中在中间层,训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标,经多模型、算法、任务实验验证,还给出三种训练优化策略。
ECCV'26 | 为视频虚拟试衣解锁自由视角,TryOnCrafter玩转4D试衣代理
现有视频虚拟试衣方法受限于固定相机视角,难以满足用户自由观察需求。本文提出 TryOnCrafter 框架,定义可控相机视频虚拟试衣任务,引入可渲染 4D 试衣代理,支持多种下游应用,为虚拟试衣开辟新路径。
AI消灭感冒被提上日程,Anthropic和OpenAI罕见联手
全球支付巨头 Stripe 投资 5 亿美元建立非营利组织 Intercept,目标是解决呼吸道感染问题。Anthropic、OpenAI 等机构和个人也参与支持。Intercept 从广谱预防药物和空气净化杀菌技术两方面着手,科技公司也将提供技术助力。
华为助力全球运营商以网为基,以智为翼,业网算协同创新,迈向Token经营新征程
在2026 MWC上海,华为以“业网算协同创新,共赢Byte+Token双增长”为主线,与全球运营商等共话行业发展。华为副董事长汪涛解读移动通信未来十年关键命题,展会发布多领域创新成果,还将携手运营商深耕多领域。