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新闻资讯7

Node.js之父宣判“手写代码时代结束”!DHH明确反对“结束论”:大模型还差口气,手写更有竞争力

Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束,而Ruby on Rails作者DHH反对,认为大模型还差口气,手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验,指出距AI带来明显优势的拐点还差一点,还探讨互联网和产品发布等问题。

InfoQ
新闻资讯8

首家央企AI独角兽浮出水面!背靠自研大模型,4家国家队资本背书

中电信人工智能科技(北京)有限公司成为央企首家AI独角兽,完成首轮增资,引入四家国家级战略投资方。其靠自研“星辰”系列大模型,在多领域突破,实现技术与市场认可闭环,有望推动AI产业落地。

量子位
算法论文8

为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?

伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现,当前机器人学习主流的多传感器融合算法(特征拼接)在处理任务时存在局限,给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题,经测试效果显著。

机器之心
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Scaling 时代落幕:Ilya 眼中下一代 AI 的关键,不在模型,在人类

深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束,未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节,人类泛化能力强或源于进化,还探讨了价值函数等内容。

InfoQ
算法论文8

下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务

IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务,结合坐标编码与强化学习,在多项检测基准超Grounding DINO等,解决定位和行为缺陷,为MLLM成下一代检测模型提供方案。

机器之心
算法论文8

RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym

传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

对谈零次方闵宇恒,我们应该怎么教本科生去创业?|00后创业者系列

本文是对00后创业者闵宇恒的访谈。他25岁清华硕士在读,本科毕业一年带领具身智能团队获亿元级融资。文中介绍其创业经历、零次方机器人特色,探讨大学创业教育、具身智能发展等问题。

AI科技评论
算法论文8

腾讯提出“我思故我玩”Agent:LLM构建推理与规划世界模型

腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构,通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板,在小游戏实验中表现出色,有可解释性等优势,但也有实验环境局限等问题。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授

密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座,主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展,强调简约与约束平衡,指出存在的陷阱及挑战,还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。

力学与人工智能
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奥特曼爆料:GPT-5重构彻底一切!一人顶五个团队

GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单,谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃,年轻人要掌握AI工具,还提出评估大模型智力新指标等。

新智元