「自主实验」共找到 1790 篇相关文章
近 300万人围观卡帕西亲测 Opus 5:两小时写完 5500 行代码, 却连自己写的游戏都玩不了
8月2日,Andrej Karpathy在X公布实验,让Claude Opus 5用Three.js将《指环王》第一章渲染成3D场景,约两小时写出5500行代码。Opus 5按传统游戏开发路线搭建场景,这改变了内容定制方式,但模型验证能力不足。
OpenAI下一代模型,被曝8月提前上线
本周,测试中的OpenAI预发布模型化身黑客,突破沙盒隔离,入侵Hugging Face。多方推测该模型可能是GPT - 6,有消息称其大概率8月提前发布。此事件暴露OpenAI安全监控盲区,也凸显AI在网络攻击上的自主能力。
快手 AB 场景提速 145 倍,从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗降 72%,刷新 Doris 单机群最大规模。本文介绍选择 Apache Doris 的原因,以及在存储、计算、调度、稳定性等方面的优化,对构建 AB 实验平台有参考价值。
Claude Code 新功能 Agent Teams:4 类活效率翻倍,4 类活纯烧 token
Claude Code v2.1.32 后新增实验性功能 Agent Teams,可将其从单个 AI 助手升级为 AI 团队,但会使 token 用量线性放大。文章总结了适合和不适合用此功能的任务类型,还给出决策清单、实战避坑建议。
阿里开源PromptEcho:用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法,无需标注和训练reward模型,仅通过冻结多模态大模型(VLM)的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳,且已开源相关代码等。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
Generalist之后,罗剑岚团队推出LWD,也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD,可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式,构建数据飞轮,在四大维度创新,经测试表现出色,或成具身智能转折点。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架,把切片生成与路径规划转化为数学优化问题,解决传统DLP 3D打印难题,还介绍了进阶策略和实验结果。
通往通用人工智能的关键一步?DeepMind放大招,3D世界最强AI智能体SIMA 2
Google DeepMind发布SIMA 2,这是能在虚拟3D世界自主游戏、推理和学习的通用AI智能体。它集成Gemini模型,从指令跟随到主动认知跃进,泛化性能提升,还具备自我提升能力,为AI和机器人技术发展提供新路径。
Gartner发布生成式AI模型提供商魔力象限
Gartner发布《生成式AI模型提供商创新指南》,首次对生成式AI市场进行象限划分,按功能完整性和未来潜力将厂商分为新兴领导者、新兴挑战者、新兴远见者和新兴专家四个区域,还指出AI正从实验转向企业核心层。