「神经输入系统」共找到 1958 篇相关文章
昨夜,全球AI 集体宕机!
昨夜全球互联网大崩溃,谷歌云服务故障致13项服务崩溃,AI服务全军覆没,OpenAI也受影响,三大云巨头同时宕机,连锁反应使多平台瘫痪。事件暴露互联网脆弱性,给人们敲响警钟。
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架,可自主构建知识图谱,无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式,构建了ATLAS系列知识图谱,经测试表现优异。
精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。
从性能到实战,怎样才算是靠谱的 Agent 产品?
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench,其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度,重点量化AI系统在真实场景的效用价值,还构建长青评估机制,以确保评估结果的时效性和相关性。
AI发现新物质,仅用200小时!不写一行代码,筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery,结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统,200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【八】| 什么是残差连接?
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接,指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题,而残差连接能缓解,还说明了其工作原理和可行性。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
一个模型场景通吃!它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来,机器人系统多依赖专有模型,场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场,它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景,回应了通用泛化命题。
GitHub连续霸榜,难怪别人的图表这么高级优雅!
作者让AI画系统架构图效果不佳,朋友推荐diagram-design项目。它是给Agent用的出图技能包,能让AI生成编辑级质量图表,有多种图表类型,具备诸多亮点功能,还介绍了安装使用方法。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城,看技术底层如何让服务直达用户
AI时代,系统能感知用户场景与需求,主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点,其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码,深圳万象城优化停车服务,还为中小商户提供零代码开发方案。