「定理证明」共找到 351 篇相关文章
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。
三位哈佛辍学生，如何将专用芯片变成估值百亿美元的 AI 算力公司
文章聚焦 Etched 公司，分析推理成 AI 算力主战场背景，介绍三位哈佛辍学生创始人故事，阐述其从芯片到推理集群的产品打造，还提及团队、文化、资本情况，最后分析竞争格局与前景。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
断崖第一！深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军
2026年5月深度机智成立一周年，其Z - WM在WorldArena Track 2夺冠，领先30.5分。该公司围绕人类第一视角数据构建完整技术体系，其成果表明生成数据可用于具身智能模型训练，具身智能竞争重心正迁移。
刚刚，英伟达革了自己的命：智能体自主进化7天，干掉所有算子工程师、GPU专家
英伟达新研究AVO构建了新型进化变异算子，用自主编码智能体取代经典方法。智能体7天自主进化，优化MHA内核，性能超cuDNN和FlashAttention - 4，还能快速适配GQA，展现强大泛化能力。
Meta华人实习生搞出超级智能体！自己写代码实现自我进化
Meta研究团队论文结合哥德尔机思想与达尔文开放算法，提出达尔文哥德尔机，进而定义超级智能体Hyperagents。它能持续自我迭代，实现元学习，实验证明其能有效自我提升，且改进有迁移性。
Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。
王兴兴署名，宇树机器人春晚之后又进化了：单个策略就能学习各种极限动作
春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。