「职场应用」共找到 2481 篇相关文章
自我进化Agent综述:通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈,自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述,提出革命性框架,解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
科学智能2.0的「最强大脑」!上智院复旦无限光年联合发布开放平台
WAIC 2025上,上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」。它以六大核心能力打造科学智能生态、驱动科研范式变革,致力于实现「科学的AI次方」效应。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下,探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法,还介绍了AI生态的五个层次,包括各层岗位、年薪及容量。
五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。
突发 | Meta 挖走的OpenAI 核心研究员Jason Wei,离职前留下这样的一段话
OpenAI研究员Jason Wei和Hyung Won Chung跳槽至Meta,Wei在离职前发推文分享强化学习感悟及验证不对称性概念,引发网友猜测与共鸣,这场AI人才争夺战正愈演愈烈。
全球首创!B站推出影视级TTS语音模型,支持零样本语音+情绪双克隆,精准时长控制!
近日,B站语音团队推出全新一代语音合成模型IndexTTS2,提供影视级音质、情绪克隆和时长控制。其情绪与时长精细控制功能全球首创,还具备零样本语音克隆等能力,支持本地运行与中英文双语。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
单向VLM变双向!人大斯坦福等提出MoCa框架:双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架,将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调,解决传统模型局限,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。
半数清华,8位华人AI天团集体投奔Meta!奥特曼:砸钱抢人不如培养死忠
硅谷人才争夺战升级,Meta砸3亿美元疯狂挖角,众多核心研究员投奔。OpenAI则推进‘驻留计划’,培养跨界人才,成本低、能植入文化、忠诚度高,这场人才战影响AGI时代走向。
突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。