「去中心化智能」共找到 3765 篇相关文章
创新中心 | 2025首届“幻镜”AI视听测评季成果在京发布，探索AI视听领域建立科学测评体系
2025年10月28日，“人工智能赋能精品创作沙龙”暨首届“幻镜”AI视听测评季成果发布会在京举办，活动旨在为AI视听领域建科学测评体系。会上公布测评结果、优秀作品片单，发布研究分析报告。
突破具身智能“专家困境”！北大新方法让宇树G1靠单一框架掌握跳舞和侧手翻
北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统，用创新的‘分治 - 精炼 - 融合’三级架构，实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制，破解传统控制策略的‘专家困境’与‘现实鸿沟’。
刚刚，OpenAI把1GW超算中心直接给了印度！奥特曼即将亲赴三哥办事处
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度用户增长潜力大，还有多语言应用场景。虽奥特曼淡出CEO角色，但亲自推动全球算力布局，印度是关键起点。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
我去，Github 51k star，没看错，他是开源的，“用 Docker 运行 macOS”？你绝对没看错!
这是一个运行于 Docker 中的 macOS 虚拟环境项目。开发者或安全研究者在非 macOS 平台运行 macOS 常遇性能差等痛点，而 Docker - OSX 利用容器化轻量部署，接近原生性能，功能亮点多，应用场景丰富。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
5700问答对全面评估拷问AI空间感！最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化，缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系，评估主流模型，揭示其缺陷，并开发MVSM优化跨视角空间理解。
大模型开发实战从入门到入坑：动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议，介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议，能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理，手把手教从0到1实现MCP Server，助读者理解背后技术。
牛B， 我去，新手小白也能使用InfiniteTalk搭建属于自己的数字人啦 ，真的太简单啦！！！
文章聚焦InfiniteTalk，剖析数字人视频制作痛点，阐述其以“稀疏帧视频配音”破题，具备无限长度、全身与表情同步等优势，介绍核心功能、使用方法，对比同类项目，凸显其多方面优越性。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。