「时空信道联合建模」共找到 1140 篇相关文章
把方法论装进 AI:从这场 Skill 黑客松里,我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定,Skill 提供解决路径,把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例,还介绍扣子构建的 Agent 生态,指出其改写专业知识分发方式。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集:西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷,检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架,不改动CLIP主干,引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理,在12个数据集评估表现优,兼顾精度与部署需求。
Manus:3大核心策略,破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口,LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑,给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法,还提炼出6条实践启示。
开源即屠榜!UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜,刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME,刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架,经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调,在多任务达SOTA,项目已开源。
让机器人学会「预判接触」:它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight,破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文 “TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”,提出力条件触觉世界模型,让机器人能提前预判接触变化,在真机验证中性能优异。
DeepSeek押注的Harness,被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering,CMU等联合提出ETCLOVG七层架构,证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场,介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
范式跃迁:LLM + EC重构算法设计范式,华为&港城大夺冠CVRP国际顶级赛事
近日,华为与港城大联合团队‘OptVerse - CityU’在CVRPLib BKS全球挑战赛夺冠。他们用‘大模型(LLM)+进化计算(EC)’架构,刷新98个历史最优解,51个设新纪录,验证AI在算法设计潜能。
最新最完整的Agent Memory综述!
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布,对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质,提出构建下一代强人工智能的蓝图。
来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程?
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择,给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则,助开发者少走弯路。
2026云程奖启动!我们要给「在校AI本硕博」发奖学金
在AI领域创新主力军向年轻一代偏移的当下,机器之心等联合发起聚焦AI领域优秀本硕博在校生的「云程奖」,设年度新星和特别奖,介绍了评选标准,并说明报名及合作联系事宜。