「图论难题」共找到 433 篇相关文章
世界模型有了开源基座Emu3.5！拿下多模态SOTA，性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型，能处理图、文、视频任务，在多项权威基准上性能亮眼，还具备理解长时序等能力，背后有技术创新，且选择开源。
LLM开源2.0大洗牌：60个出局，39个上桌，AI Coding疯魔，TensorFlow已死
9月13日蚂蚁集团开源团队发布LLM开源2.0全景图，收录114个项目，39个新晋、60个出局。生态洗牌，Agent层活跃，分类架构细化。AI Coding等领域发展显著，TensorFlow不敌PyTorch，还梳理厂商大模型发布情况。
GraphRAG太慢LightRAG延迟高？华东师大新方法一招破解双重难题
华东师大李翔老师带领的Planing Lab团队推出E²GraphRAG方法，解决GraphRAG索引慢、LightRAG查询延迟高的问题。该方法用SpaCy识别实体，结合图和树查询，在构建和查询时间上表现出色。
文旅新玩法！藏师傅教你做食物微缩景观宣传海报&视频
作者玩 Gpt - 4o 图片生成时，用食品做键盘图，又结合食物与城市做微缩场景海报，还用 Veo3 做微缩景观生长动画，给出各工具提示词，鼓励大家尝试。
实测 Google I/O 放出来的 Imagen4，不如GPT4o、甚至不如Imagen3。。
作者实测 Google I/O 推出的 Imagen4，发现它在生成封面图时审美和文字表达不佳。对比 Elo 评分及实际出图，在指令遵循、细节还原等方面，Imagen4 不如 GPT4o 甚至 Imagen3。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
产品经理起飞！Google AntiGravity升级Nano Banana Pro，AI编程真的牛逼了
作者用Google新发布的AntiGravity生成海报，其升级增加Nano Banana Pro能力后效果惊人。作者展示了用它生成高保真原型图、用户故事地图、用户旅程地图等案例，还提及更多应用场景及使用建议和限制。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
「寒武纪们」被低估了吗？
英伟达市值达5万亿，成AI世界“中枢神经”。在其因禁令退出中国市场后，寒武纪等本土AI芯片厂商迎来机遇。但构建软件生态是关键，其估值已脱离传统计算，成为对产业未来的“信念题”。
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2：实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。