「3D场景重建」共找到 3706 篇相关文章
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。
用AI写PPT,没想到效果这么好啊
文章聚焦用 CodeBuddy 写 PPT,先指出写 PPT 的痛点,介绍 CodeBuddy Skills 解决方案,接着阐述安装、实战场景、使用技巧,深度剖析 PPT Skill 原理、架构等,最后说明优势与局限,助力摆脱 PPT 难题。
首发丨手机的『魔法挂件』,实测钉钉dingtalk A1,有用的好帮手
2025年基于大模型的AI硬件焕发生机,钉钉dingtalk A1是其中代表。它厚度仅3.8mm,使用方便,具备会议录音转写、纪要生成、通话分析等功能,还能用于学习和生活场景。
谷歌:全栈AI之王
随着Gemini 3模型与第七代TPU的发布,谷歌打破OpenAI与英伟达主导的市场叙事。其全栈AI战略从底层基础设施到用户产品全覆盖,TPU进化、软硬件契合,吸引大客户,C端产品成发展引擎。
“被投资人怒怼30分钟后,我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式,采用“结果计价”,共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈,“硅基员工”概念落地多场景,有望推动中国To B行业进入新秩序。
实测美团 LongCat:快到极致,但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat,它是中量级对话模型,主打“快”,几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中,相比DeepSeek-V3.1,逻辑链条松散,缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要,值得思考。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源
大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。
中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头,国家队与产业资本为何集体重仓|甲子光年
2026年物理AI热度攀升,概念也趋于泛化,产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化,其平行矿山方案已落地近50座国内矿山,并实现海外项目落地。
最新!Karpathy:Vibe Coding只是抬高了地板,真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话,分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等,还区分了vibe coding和agentic engineering,指出人类需保留品味、判断力等。
LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。