「稀疏自编码器」共找到 1186 篇相关文章
一文读懂DeepSeek-V3.2核心技术DSA：API疯狂降价性能不减的背后
DeepSeek发布实验模型DeepSeek V3.2，引入自研稀疏注意力机制DSA，API价格最高降75%。DSA先筛选后计算，含闪电索引器和稀疏多潜在注意力两组件，分四步工作，权衡了精确性与速度。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
中国人能飞！杭州发布全球首款站姿载人飞行器
杭州酷飞发布站姿个人飞行器Urban、坐姿个人飞行器Dream及自研NA80飞控系统。产品操作简便，已获海外近百台定金订单，还构建了安全防护体系并补齐保险。两款飞行器定位不同，核心是自研飞控。
深度体验DeepSeek Harness，我原谅它涨价了
本文深度体验了DeepSeek Harness，它已发布并开源代码。其一切如模型、工具等皆为可插拔积木，官方内置超百个插件。介绍了安装方法、使用特点，还对比了与Codex差异，认为它是Agent时代的安卓，有望推动自进化。
独家｜RoboScience 机器科学完成10亿元融资，资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息，RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资，将深化VLOA大模型技术，推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构，能实现通用泛化，还将发布自研机器人本体。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
魔法原子迎来“春晚时刻”｜甲子光年
2026年，魔法原子成春晚智能机器人战略合作伙伴，还举办全球合作伙伴大会。其自研机器人挑战春晚复杂环境，此前全栈自研积累实力，有超亿元订单，靠场景和生态赋能突围，未来需转化技术优势为商业成功。
中科闻歌完成新一轮战略融资，引领企业级人工智能技术发展
近日，中科闻歌完成新一轮战略融资，投资方为石景山区产业基金。融资用于自研决策智能操作系统DIOS研发与推广。中科闻歌技术实力强，有全栈自研体系，已服务超千家客户，后续将深耕多领域并拓展海外市场。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。