「深度学习研究」共找到 3492 篇相关文章
我在OpenAI修中文
OpenAI研究科学家陈博远介绍GPT Image 2官网博客花絮,分享模型训练、测试情况,还展示亲手制作的官网图片,包括中文彩蛋、漫画、杂志页等,体现模型文字渲染、视觉推理等能力。
AI能自己打红警了!经济拉满零交战惨遭打脸,玩家笑疯
Hugging Face推出OpenRA-RL,将《红色警戒》改造成大模型的Agent训练场,50个MCP游戏工具全量暴露,25Hz实时状态流推送,打通三条训练路线,原生接入OpenEnv生态。实战中,Agent经济满分但战斗零分。
Transformer与RNN合体,谷歌打下显存门槛,解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术,通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」,兼顾 Transformer 与 RNN 优势,能处理更长文本、降低推理资源门槛,实验显示有良好效果。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗?首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集,采集真实用户在线购物行为,支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限,揭示其能力边界。
字节最火的开源Agent项目,如何思考Agent的自我进化?
4月5日,LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考,认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent:自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开,指出多数Agent缺乏自学习能力,而它试图跨越这一鸿沟,能自动“写手册”(Skill)。介绍其架构、安装配置,通过代码审计任务演示自学习过程,并解析Skill机制,为生产级Agent提供新思路。
中大 × MBZUAI重磅开源!A₁:全透明高效 VLA 模型,机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住,中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型,其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量,性能超主流基线,打破‘高性能=高成本’魔咒。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
吴昊:AI 重构 SaaS,成本降百倍需求增千倍
SaaS市场经历‘惊魂六十天’,‘SaaS终结论’甚嚣尘上。但吴昊指出,AI让软件开发成本降100倍、需求增1000倍,会使行业洗牌,旧护城河崩塌,新壁垒出现,企业需转型。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano;MiniMax发布M2.7;小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano,优化速度和成本;MiniMax的M2.7能自我演化;小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。