「任务系统升级」共找到 4103 篇相关文章
VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建
香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。
微软31年老员工被裁,六旬老将重新踏上求职路
新智元报道,微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门,致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员,AI浪潮下,有经验的技术人员首当其冲,像他这样的中层正被系统优化。
GRPO训练不再「自嗨」!快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」,显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升,但clip机制存在系统性偏差,易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard,能降低过度优化风险,在多种任务中表现良好。
评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点
文章指出传统软件工程测试方法难用于 AI 系统,促使评估工程成 Agent 演进重点。它贯穿 AI 生命周期,正走向体系化。介绍评估工程发展阶段,还提及阿里云 RM - Gallery 和云监控 2.0 实践。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
实测Kimi全新Agent模型「OK Computer」,很OK
Kimi发布全新Agent模型「OK Computer」,依托Kimi K2,能搭网站、做PPT、处理大量数据。实测显示它在设计、生成、分析类任务表现不错,设计无需找素材,分析无需想角度,生成还能推荐风格。
00后黑客落网!曾运营大型僵尸网络,频繁攻击腾讯游戏、DeepSeek、X平台
活跃多年的高危DDoS僵尸网络‘RapperBot’被取缔,主谋22岁美国男子Ethan Faulds被捕。该网络曾攻击腾讯游戏、DeepSeek、X平台等。文中介绍其家族情况、盈利模式,还提及腾讯宙斯盾系统及防护建议。
基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。
告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑,解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力,但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务,介绍了其架构、训练过程和应用。