「负向数据」共找到 3089 篇相关文章
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
刚刚,ChatGPT免费模型升级了:幻觉砍半/记忆更强/回答更简洁
ChatGPT默认模型升级为GPT - 5.5 Instant,免费用户可用。它幻觉减少52.5%,新增“记忆来源”,答案更简洁,语气更温暖自然。从5月5日起向所有用户滚动上线,替代GPT - 5.3 Instant。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
AI编程代理的「插件时代」来了:一个程序员的.claude目录,一天涨了5500星
过去一周,GitHub Trending超半数项目围绕AI编程代理做‘技能扩展’。如Matt Pocock开源`.claude`目录配置文件,一天获5500星。多个同方向项目涌现,标志AI编程工具竞争焦点转向生态。
Claude Design暴击设计行业!Figma、Adobe市值闪崩
Anthropic Labs推出AI原生视觉设计协作平台Claude Design,由Claude Opus 4.7驱动,向Adobe等设计软件巨头发起挑战。它有三大杀手级功能,能大幅提高设计效率,引发资本市场震动。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
性能提升400%!AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据,记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计,性能提升超400%,新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色,有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力,背后技术架构复杂,目前未正式上线。
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。
The Batch: 936 |Claude Code 内部揭秘
广受欢迎的编码智能体Claude Code近期版本意外暴露底层代码。Anthropic称是人为失误,未泄露用户数据。工程师分析发现其架构似小型专用操作系统,还揭示了潜在功能和未来规划。