「协同测试」共找到 2094 篇相关文章
元宝派、文心、UC…为什么BAT都急着给AI拉群?|甲子光年
近期,腾讯、百度、阿里等巨头纷纷推出AI群聊功能。这一产品形态源于ChatGPT测试,技术和市场因素使其受关注。AI群聊不仅是社交延伸,更能改变交互范式,或成AI时代入口,目前尚处试水阶段。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文,该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型,在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明,混合智能策略是稳健收益最佳路径,未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理,登上Science Advances!
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案,在边缘端混频器模拟计算中完成推理,解决传统方案问题,还在测试平台验证,能耗低且能完成多项机器学习任务。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
预训练就学会思考!字节、北大等用14亿参数,撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型,用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考,通过三大创新构建推理能力,在基准测试中表现优异,实现参数效率提升,是潜在推理范式的胜利。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。
Sora 2 中国首测?Open AI 这次真成了!
OpenAI提前发布Sora 2模型,可克隆音色,支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP,免费生成视频。测试显示,它有世界知识,能多参生成、自动切镜头,在多方面表现出色,但版权限制严,部分一致性待提升。
刚刚,李飞飞空间智能新成果震撼问世!3D世界生成进入「无限探索」时代
斯坦福大学教授李飞飞创业公司 World Labs 发布限量开放测试预览版空间智能模型 Marble。输入单张图片或文本提示,它就能生成可无限探索的 3D 世界,与谷歌 Genie 有显著区别,还支持导出高斯点云等。
AI如何重塑大厂成熟业务?百度文库GenFlow打了个样
文章讲述百度文库借助AI从“资源下载站”变为“智能生产力平台”。其转型体现在产品定位重构、挖掘用户需求、跨业务协同。GenFlow2.0打通文库与网盘,提升体验、重塑边界,证明非核心业务也能价值重生。