「递归自改进系统」共找到 2043 篇相关文章
以AI革新研发:从数字协同到智能工艺的全链路升级
文章介绍“数字化大研发体系”,Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理,解决五大问题;Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升,该体系能带来立体价值,提升企业效率。
即时编程与设计,软件按需生成:Google生成式UI将重塑人机交互体验
Google Research团队发布生成式UI研究,打破Markdown文字墙模式,能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作,构建不同风格界面,在多领域有应用案例,虽有挑战但前景好。
李飞飞之后,何恺明弟子再拿AI大奖!清华校友等28位Fellow上榜
「AI2050」奖学金入选名单公布,目标是确保AI普惠、向善,获奖总额超1800万美元。28位学者聚焦三大方向获资助,包括构建AI科学家系统等。7位高级Fellow和21位早期职业Fellow各有研究项目。
实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。
舍弃 VAE,预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗?
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式,提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题,将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
Google内部文档深度解析与AI模式用户行为研究
文章基于Google 2024年泄漏内容数据仓库逆向分析,解构其排名流程,解析核心指标与E - E - A - T,还介绍AI模式用户行为研究,为SEO提供启发与检查清单。
双管齐下:联邦学习防投毒攻击与梯度泄露,华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用,数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作,提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法,分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题,在多方面实现突破。
当 AI 下场炒 A 股,「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。
AI杀入美股,DeepSeek又是第一!港大90后开源,AI股神人人都能造
在港大「AI - Trader」项目中,DeepSeek以9.68%收益率击败GPT、Claude等顶级模型,成为能在美股自主盈利的AI交易系统。项目开源,还暴露出AI不同「性格」,显示市场是AI终极试金石。