搜索：组织学习能力

「组织学习能力」共找到 4503 篇相关文章

训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法

将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。

世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕，小鹏汽车作为唯一受邀车企，其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’，还自研‘世界模型’，从云到端全流程优化，展现中国车企在自动驾驶的创新实力。

AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。

过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’，难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目，将多模态分子纳入统一框架，展现跨模态迁移能力，团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。

上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现，解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式，通过闭环流程生成数据，能扩展轨迹、提升泛化能力，有望重新定义机器人数据天花板。

中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。

云栖大会「AI大模型时代的CIO」专场，探讨企业AI落地难题。虽搭上AI电梯是趋势，但企业落地有不确定性，如组织架构不匹配等。多位实战者分享经验，给出RIDE等解法，助企业破局。

论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。

作者分享豆包新上线的视觉推理功能，在PC和手机场景使用体验良好。通过ChinaJoy图片、德爷相关图片、表情包等实例展示其推理能力，虽有软肋但很实用，还免费，体现出与其他工具的差距。

在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。