「策略性能提升」共找到 4638 篇相关文章
Claude翻车:Opus 4.1白天退化,Anthropic承认并回滚更新
发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车,用户反馈其变得迟钝,官方承认处理某些请求时质量退化,如白天推理性能下降,使用限制不明确,还会暴露API密钥,官方已回滚版本。
AI 写 80%,人修最后 20%:这是什么新赛道?“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势,强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率,但 AI 生成代码有质量、安全等问题,催生付费修复服务,未来“AI+专家”模式或成主流。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
无需准确传感信号!轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络(biLSTM)的MSCA规划与控制策略,即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异,未来还将做进一步研究。
小哥硬核手搓AI桌宠!接入GPT-4o,听得懂人话还能互动,方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发,手搓AI桌宠Shoggoth,接入GPT - 4o,能与人互动。它结构简单可复现,采用低级和高级控制层,策略经仿真和真实环境验证有效。
我在哪?要去哪?要怎么去?字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战,字节跳动研发创新双模型架构Astra,含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳,未来有广阔应用前景,但也存在需改进之处。
机器狗能当羽毛球搭子了!仅靠强化学习从0自学,还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球,开发全身视觉运动控制策略,使其最高挥拍速达12米/秒,还涌现类人回位行为,研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
西湖大学张驰团队:不重训,也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题,西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量,且具跨模型通用性,还揭示了问题机制,降低算力成本。
静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。
AI时代的求生法则
文章指出AI时代逻辑改变,它淘汰工具人而非仅淘汰旧工具。以编程工具进化为例说明AI智能化、自动化提升,影响多个行业。作者悲观看待普通人命运,给出三条求生法则:用先进AI工具、Vibe Coding、投资AI。