「推理与计算」共找到 8019 篇相关文章
从兼职工程师直接跳到CTO,他用两个月让一款 Agent 干掉60%复杂工作并放话:“代码质量与产品成功没有直接关系”!
金融科技公司 Block 的 CTO Dhanji R. Prasanna 分享公司 AI 转型经验。Block 在 8 周内部署 AI 智能体,推出开源 AI Agent 框架 Goose,能节省员工工时,还谈到组织变革、AI 应用及招聘等多方面见解。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式!北邮、北大等联合提出AV-NAS:首个音视频哈希搜索架构,让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS,在多模态视频哈希领域引入 NAS,构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制,揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优,代码已开源。
首款推理具身模型,谷歌DeepMind造!自主理解/规划/执行复杂任务,打破一机一训,还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列,由GR 1.5和GR - ER 1.5组成,结合视觉、语言与动作,实现“规划 + 执行”闭环,还提出Motion Transfer机制,能跨机器人迁移技能。
从OpenAI回国的90后姚班博导,打造了国内首个开源Agent训练框架:从OpenAI团队解散与重组,看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究,回国后投身学术与创业,打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验,探讨创业、技术发展等问题。
耶鲁大学新研究揭示 AGI 时代的残酷现实
耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实,人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作,人类从事“辅助性”工作,工资取决于计算成本,劳动收入占比趋近零,应思考财富重新分配。
AI失忆术!只需3个注意力头,就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》,提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块,后者微调强度。能让模型‘失忆’,还可增强推理、控制安全,为AI研究开新方向。
黄仁勋CES最新演讲:Rubin 今年上市,计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变了英伟达的软件开发方式、开源模型落后先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI转折,披露‘物理AI’路线图。提到开源模型突破但落后先进约6个月,还发布多款成果,如AlphaMayo、GROOT 1.6等,以及AI超算Vera Rubin,展现全栈式AI布局。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作,东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解,设计互补推理机制,每任务仅需数十样本,已被 ICRA 2026 接收,实验显示其性能优于基线。
字节开源了一款多模态神器!BAGEL上线,超越Qwen2.5-VL,媲美SD3!
多模态AI发展进入新阶段,字节跳动开源通用多模态大模型BAGEL。它支持多模态输入输出与思维链推理,性能超Qwen2.5 - VL等,安装使用友好,有多种应用场景。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。