「跨场景迁移」共找到 2399 篇相关文章
国产AI眼镜现状,这里有份沙龙实录|量子位AI沙龙
量子位举办AI眼镜沙龙,小米、百度等专家指出行业关键挑战刚开始。如续航与常在线矛盾,国内厂商易走错路等。还探讨了技术方案、未来趋势、应用场景等,也有圆桌对话分享挑战与机遇。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
多模态模型挑战北京杭州地铁图!o3成绩显著,但跟人类有差距
近年来,多模态大模型在多种场景取得进展,但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap,评估模型在地铁图理解中的能力,发现主流模型有瓶颈,闭源模型虽优但仍逊于人类。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
“设计师的 Cursor”!拖拖拽拽就能做前端,AI 实时生成代码,代码设计双向同步!
Onlook是号称‘设计师的Cursor’的开源工具,可让用户在浏览器可视化构建前端界面,通过AI驱动双向绑定实现设计与代码实时同步,还具备多项核心功能,适用于多种场景,解决设计与开发痛点。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架,利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能,含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段,实验验证其在多场景的有效性。
成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?
去年11月Anthropic发布模型上下文协议(MCP),开发者社区迅速采用,AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成,简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东,解析其架构、应用及商业价值。
狂揽33.8K星!这款Postman替代工具,绝了,离线+Git协作太香
Bruno是开源API探索测试IDE,有自研Bru语言、离线存储和Git协作能力,是Postman等强力竞争者。它功能丰富,有跨平台支持等,技术架构优势明显,还给出实战演示和同类工具对比。
最新!OpenAI:GPT-5将实现大统一,Codex最佳实践是这样的
OpenAI Codex在Reddit AMA活动中,核心负责人围绕先推云端代理、GPT - 5与Operator整合等问题给出路线图。如Codex - 1预览情况、CLI设计、使用场景、安全模型、接入计费及API生态等方面都有说明。