「谷歌研究学者计划」共找到 2788 篇相关文章
清华发布AutoSOTA:一周刷新105个顶会SOTA,推动AI科研回归创新本质
在AI研究中,研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA,实现端到端AI科研自动化,一周发现105个性能显著提升的SOTA模型,推动科研回归创新本质。
关于具身智能「触觉」,你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学(广州)熊辉教授团队牵头,联合多所高校,全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图,指出面临挑战并展望未来。
没有KPI,也能领先OpenAI?从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ采访《哈萨比斯:谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比,从“内部观察者”视角解析DeepMind成长逻辑,探讨其与OpenAI、Anthropic差异,还谈及AI竞争格局、组织模式及资源配置等问题。
中国科协重磅回击,NeurIPS含金量一夜归零!AI顶会已死?
NeurIPS以「合规」为由出台歧视性政策,引发强烈不满。其官方回应遭群嘲,中国科协出手将其2026年在中国学术评价体系中「含金量」归零,顶尖学者集体退审,顶会审稿制度也在坍塌。
让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。
IEEE TVCG | 告别写代码!MoGraphGPT:基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统,结合上下文感知模块化大模型与图形化控制,能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用,还对比实验验证其优势。
The Batch:925|移动端AI应用爆发式增长
市场研究公司Sensor Tower报告显示,去年移动端AI应用下载量和收入迅速增长,非游戏应用收入首超游戏。OpenAI、DeepSeek等占大头,用户使用时长也大幅增加,AI成日常习惯。
港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像,但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法,引入组级奖励优化机制,提升模型表现、缓解作弊,还提高训练效率,有明显工程价值。
想入局VLA却不知从何下手?NTU&中大开源「终极菜谱」:从基座到频域建模,每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt,从12个关键维度剖析VLA设计空间,每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法,遇扰动成功率跃升10%,适合不同水平从业者。
震撼!OpenAI神秘模型连破6道前沿难题,奥特曼:AI在造「新知识」
OpenAI首席科学家爆料,其神秘内部模型一周攻克10道未发表顶尖数学难题中的6道。First Proof团队用公开模型测试,结果冷峻。虽OpenAI实际命中率或低于宣称,但AI解前沿题意义重大,也暂无法取代数学家。