「自演化范式」共找到 2038 篇相关文章
谢赛宁与Jaakkola团队重磅研究：无数据Flow Map蒸馏
麻省理工学院Tommi Jaakkola和纽约大学谢赛宁团队联合研究，提出无需数据、仅从先验分布采样实现flow map蒸馏的新方法。该方法可规避“教师 - 数据不匹配”风险，在ImageNet实验中表现出色。
锚定未来，安谋科技Arm China发布"AI Arm CHINA"战略
在ICCAD - Expo 2025上，安谋科技Arm China CEO陈锋发布“AI Arm CHINA”战略，表明全力投入AI决心。AI重塑产业逻辑，安谋科技发挥桥梁作用，推出“周易”X3等产品，构建AI计算生态。
AI应用开发与落地实践：从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用，为开发者提供实战指南，助其将技术转化为成功产品。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
创新中心 | “影视AIGC实战进阶”专题活动，亮相第八届初心榜！
AIGC全面融入影视产业，重塑创作方式等。‘AIGC影视应用专题对话’作为第八届初心榜青年视听展重要环节，将在首创·郎园Station举行，汇聚多领域力量探讨影视AIGC落地实践。
AI「学不会」竟成相变探针！UCSD华人联手谷歌等，曝光量子纠缠秘密
加州大学圣地亚哥分校华人学者Wanda Hou等与Google Quantum AI合作，在谷歌超导量子处理器实验，发现机器学习模型‘学不会’对应量子体系测量诱发相变，AI失效成物理探针，还展望了量子AI前景。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
他，37岁华裔，靠AI成为福布斯400最年轻亿万富翁，身价180亿美金！
37岁华裔Edwin Chen成《福布斯400》最年轻亿万富翁，身价180亿美元。他拒绝VC融资，用积蓄打造估值300亿美元的AI数据标注公司Surge，希望让AI学会「人类的复杂性」，还担忧AI模型被错误优化。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。