「弱监督动态场景图生成」共找到 2346 篇相关文章
AI 眼镜“秒变”直男程序员“脱单神器”，首次亮相被抢购一空！CEO 坦言：好产品要么能帮用户赚钱，要么能解决实际痛点
拂曦科技CEO段然分享AI眼镜创业经历。AI眼镜行业发展有趋势也有瓶颈，拂曦科技从B端转C端，其恋爱眼镜首秀被抢空。还谈到技术挑战、市场教育及未来爆款场景，强调场景是核心竞争力。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
“龙虾之父”接连点赞，星标 5k+：有道龙虾李良才拆解全场景 Agent 演进逻辑与 Vibe Coding 实战
网易有道推出国内大厂首个 100% 开源 Agent 产品有道龙虾 (LobsterAI)，发布不到一月在 GitHub 获 4000+ Star，还获‘龙虾之父’点赞。有道 AI 应用架构师李良才在大会分享其养成史、架构选型及 Vibe Coding 实战。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
优理奇机器人完成两轮合计3亿元天使++++轮及天使+++++轮融资，“算法-硬件-场景”三位一体加速具身智能应用落地
优理奇机器人近日完成两轮合计3亿元融资，是半年内第五轮。其坚持“场景驱动”，产品在运动会获奖，量产交付订单超千台。构建完整技术栈，推出标准化机械臂产品，创始人看好具身智能统一发展。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
谷歌深夜放出「创世引擎」Genie 3！一句话秒生宇宙，终极模拟器觉醒
谷歌DeepMind推出通用世界模型Genie 3，能以每秒20 - 24帧速度实时生成720p画面，一句话即可生成动态世界，可模拟物理、自然等多种场景，但也存在有限动作空间等局限。