「低标注需求」共找到 1835 篇相关文章
腾讯 Marvis 上线 iOS 版:你电脑上的专属 AI 牛马,终于可以装进口袋了
腾讯 Marvis 是应用宝团队推出的个人 AI 助手,四端已打通。它有云端和端侧两种模式,具备跨端远控和本地知识库等被低估的能力,还与微软、英特尔合作,是国内有本地模式的优选。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。
Java 世界的 MCP:将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件,但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法,其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点,分析其与原生工具调用的权衡,还通过案例展示应用,最后说明适用场景。
搜索已死?被AI投毒搞怕了的我开始重新看待百度
作者辅导孩子背诗遇读音疑问,问AI结果更懵,百度则给出清晰准确答案且标注来源。原因在于AI基于大模型‘概率预测’易‘编答案’,百度用‘双层Agent’架构结合内容治理,答案更靠谱。
谷歌悄悄加了个按钮,Gemini长出手脚变打工人!三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口,其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外,谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争,焦点转向谁能让更多人用上Agent。
APP 是功能的软件化,Skill 是经验的软件化
文章指出移动互联网时代人类把需求装进 APP,Agent 时代则把经验装进 Skill。当前多数人未充分使用 AI,微信接入 Openclaw推动大众拥抱 AI。Skill 是新旧世界耦合点,还具备进化能力,可形成复利。
西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA:Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》,介绍HiF-VLA模型,它以“运动”表达时间信息,实现稳定连续决策,性能提升且计算成本低,推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
国产化十年,毫米波雷达等来春天
国产毫米波雷达发展十年,从荒芜走向红海。承泰科技主营毫米波雷达,受价格战影响,售价和毛利率下降。毫米波雷达优缺点明显,曾被特斯拉抛弃,后4D成像雷达技术突破、成本下降,市场需求分化,国内公司借机遇崛起。
陶哲轩对谈 OpenAI 高管:“试错成本”无限趋零,AI 正在把数学变成一门重工业
菲尔兹奖得主陶哲轩与OpenAI顶尖科学家Mark Chen对谈,探讨AI在数学研究中的能力、缺陷与演化路径。指出AI试错成本低,在数学领域发展潜力大,虽目前有局限,但正改变数学研究方式。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端?
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建,研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现,本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小,若准确率相近可节省能耗。