「自监督训练」共找到 3085 篇相关文章
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
AI竞争正酣,靠什么取胜?8个要点,一篇讲清楚
全球AI竞赛进入下半场,赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势,取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点,给出应对之策。
Soul App 又放大招!把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了!
语音合成近年爆发式增长,开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer,喂了42000小时数据,主打零样本歌声合成,支持双控制方式,多语言与跨语言能力强,架构先进,评测表现优。
Anthropic最新2026趋势报告:人类最大一次编程革命势不可挡
Anthropic发布《2026年智能体编码趋势报告》,指出编程规则改变,任何人都能成开发者。报告给出8大趋势,如软件开发生命周期剧变、智能体能力提升等,还给出2026年组织需关注的4大领域。
天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了
AI开发中,国产硬件增多,但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生,它能开发高性能算子,在昇腾芯片测试中表现出色,还能助力模型在国产平台高效迁移,限时免费内测。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
Anthropic:大模型开始意识到自己在想什么!
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头,区分内外状态,通过检查内部状态一致性判断输出意图。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
2025 AI巨头「全员恶人」:恩怨、爱恨与算计
2025年AI巨头纠葛不断,OpenAI与微软关系生变,苹果找谷歌合作,Meta开源受挫且内斗,马斯克的xAI崛起。各方在商业、技术、人才等方面展开博弈,背后是资源争夺和对未来的焦虑。