「气动性能」共找到 1946 篇相关文章
数据蒸馏的双重突破:从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中,数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能,但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案,且代码已开源。
节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
DeepDiver-V2来了,华为最新开源原生多智能体系统,“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统,采用“团队作战”模式,在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor,有智能任务分解等优势,训练也有新机制,昇腾NPU集群加速。
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss:一把修复代码Bug的「瑞士军刀」,完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方,用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%,各训练环节效果显著,模型和数据将开源。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
革命性突破!Windows-MCP 开源:AI 助手直接操控实体电脑,告别按键精灵!
在AI驱动的桌面自动化领域,传统工具部署复杂且性能受限。最近GitHub开源的Windows - MCP工具,能让AI助手与Windows UI原生交互,可进行点击、输入等操作,支持Windows 7 - 11,无需传统计算机视觉技术。
8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布并开源 Kimi K2 模型,推出两天就在 OpenRouter 平台 token 使用量超 xAI 的 Grok 4。它成本低、性能强,编码能力追平 Claude 4,架构与 DeepSeek 相似,技术研究也多次‘撞车’。