「多角色架构」共找到 5568 篇相关文章
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化(TTE)框架,推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题,提升多学科推理准确率,赋予AI跨学科迁移能力。
当人形机器人还在画饼,这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时,微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点,实现降本增效,落地版图不断扩大,还构建技术护城河,未来将迈向群体智能。
语音界Sora!微软刚开源新模型,一次生成90分钟语音、3200倍压缩率
今天凌晨微软研究院开源创新音频模型VibeVoice - 1.5B,有诸多技术突破,如可合成90分钟语音、支持4名发言人、3200倍音频压缩等,还首创双tokenizer协同架构。未来微软还会开源更大参数模型。
Hugging Face开源顶级模型:双模式推理+128K上下文,最强3B
今天凌晨,Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3,参数30亿,性能超同类。它有128k上下文窗口,支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放,联合创始人强烈推荐,称是3B领域SOTA。
图解Vllm V1系列4:加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入,详细分析DefaultModelLoader的工作步骤,包括初始化模型架构和实际加载权重,还给出各步骤代码及作用,为想操作load_model的人提供框架。
2025谷歌博士生奖学金揭晓,清华、科大、南大等校友入选
本周四,谷歌公布2025年度博士奖学金入围名单,获奖者来自35个国家和地区、12个研究领域,共255名博士生。文章介绍了各领域的华人研究者情况,涉及算法、架构、人机交互等多个方向。
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。
预测误差仅0.26mm,中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论,将人类动态纳入长期预测,实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术,有巨大应用潜力。
挑战扩散自回归统治!字节提出视觉生成第三种路线,让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型,其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改,解决了现有模型的问题,在多项基准测试中刷新SOTA记录。
面壁MiniCPM4推理速度3倍,碾压同尺寸Qwen3,阿里上眼药了~
面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列,其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点,还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。