「生成式人工智能」共找到 2986 篇相关文章
换个地面/身体,机器人策略就失灵?让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线,但真实世界动力学多变,策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP,训练统一策略,在零样本跨域控制任务表现强,尤其在OOD场景优势明显,还给出工程补充结果。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。
真可用!美团数字人模型开源,MV、电商等统统拿下
美团开源数字人视频生成框架 LongCat - Video - Avatar 1.5 版本,换音频编码器、加速推理,支持多任务与多场景。经770人评测,它在多维度领先对手,各方面表现均衡,效率与质量兼得。
Mintlify 做的开发者文档,如何成为 Coding Agent 生产和消费的第一波内容?
Mintlify 是 AI-native 开发者文档工具,抓住“文档读者从人类扩展到 agent”的变化,提供美观文档站和 agent 友好功能。今年 4 月完成 4500 万美元 B 轮融资,但面临竞争,优势或被稀释。
字节会师何恺明!开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明,开源连续扩散语言模型Cola DLM,释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚,把生成过程交给连续空间,在实验中展现出稳定scaling趋势,其动机是表征而非diffusion。
Agent学会自己「长」Skill了!从失败里长出经验,比人类写的更好用|ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR,让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”,经闭环生命周期形成“认知Skill”,维护经验库,用强化学习让其学会“使用经验”,在多跳问答表现优。
告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。
狂揽16.1k星!清华开源交互式AI课堂,学霸打造的最懂学习的AI工具
清华开源的OpenMAIC是多智能体互动课堂平台,能将文档转化为互动学习场景,自动生成课件等内容,有五种交互式界面、AI教师指导,可在任何设备使用,对教育场景很有价值。
卖鞋厂转型做 AI 股价暴涨 582%,华尔街最不缺这种荒诞闹剧
4月初还在发布新品的鞋履品牌Allbirds,一周后宣布业务转向人工智能计算基础设施,准备更名“NewBird AI”。其股价一日内涨幅超582%,但转型执行难度高,是战略转型还是资本包装存疑。