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Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服,在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下,让原本用于物流场景的它习得新技能,完成了端到端的操作,还实现自然多模态交互。
腾讯 CodeBuddy IDE 如何成为一个“全栈高级工程师”?
腾讯 CodeBuddy IDE 海外版开启内测,国内版预计 8 月上线。它定位‘下一代 AI 全栈高级工程师’,内置 4 个智能体,助力全链路研发。腾讯内部超 43% 代码由 AI 生成,编码时长缩短 40%。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
打破传统游戏逻辑!Google | 提出Concordia ,通过Mutil-Agent构建游戏引擎!
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库,用AI驱动智能体担任GM,基于「实体 - 组件」架构,让工程师和设计师分工,可灵活构建复杂游戏场景,还支持不同交互动态和多种使用动机。
强化学习的两个「大坑」,终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式,难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架,分别解决推理延迟和动作缺失问题,还可结合使用,对关键领域意义重大。
简单了解下CUDA Green Context
文章基于Flashinfer实现介绍CUDA Green Context,它在CUDA 12.0+引入,能实现资源隔离、降低多线程性能损失、提高GPU使用率。还给出使用方法及代码示例,不过测试性能未达预期,需关注后续发展。
研究显示:AI 并没有提升编程效率,它反而让你变慢了19%
METR研究显示,16位资深开发者在真实项目测试中,使用AI工具效率降低19%。分析发现,编写提示词、等待响应等耗时多,保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低,网友看法不一。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时,生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放,本文提出结合句向量与子模优化的方法,设计子模目标函数,给出代码实现,实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。