「实验研究」共找到 2876 篇相关文章
VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建
香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。
让扩散模型「可解释」不再降质,开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域,但可解释性研究是‘黑箱’,且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架,可解释且不降质,还带来新图像编辑方式。
华尔街彻夜难眠!Gemini 3屠榜金融「最难考试」,AI砸了「金饭碗」?
被誉为「黄金职业通行证」的CFA考试被AI攻陷,推理模型不仅全部通过三级考试,部分科目接近满分。如Gemini 3.0 Pro在一级考试创97.6%最高纪录。不过AI仍有局限,还不能完全替代分析师。
8B模型任务击败GPT-5?阶跃星辰开源Deep Think新框架,小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe,让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架,小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5,还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
Hinton最新预言刷屏:谷歌必赢,而且「早该赢了」!
Google凭借Gemini 3、自研芯片、强大数据与研究团队,正在重新超越OpenAI。辛顿认为谷歌会赢,且早该赢了。Gemini 3 Pro在多方面表现出色,而ChatGPT增速放缓,OpenAI面临挑战。
绕过Azure AI 护栏的方法及案例
本文指出Azure AI有安全漏洞,攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤,阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧,展示攻击效果,还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。
刚刚,Yann LeCun官宣离职创业,瞄准高级机器智能AMI
图灵奖得主Yann LeCun宣布离职Meta创业,新公司聚焦高级机器智能(AMI),继续其“世界模型”研究。他是LLM批评者,认为其无法理解物理世界,新公司目标推动AI重大革命。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取
近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
Meta提出数据筛选的理论:何时“少即是多”成立?
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架,用高维统计等方法推导测试误差缩放定律,揭示数据筛选‘相变’条件,为实践提供指导,还重新定义‘数据效率’意义。
翻译界的ChatGPT时刻!Meta发布新模型,几段示例学会冷门新语言
Meta人工智能研究团队发布Omnilingual ASR系统,能识别1600多种语言,可通过少量示例快速学会新语言。它以开源与社区共创为核心,打破语言技术不平等,让更多语言登上AI舞台。