「新易盛」共找到 3603 篇相关文章
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。
破解在线长时序重建难题!纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建|CVPR'26
在自动驾驶等领域,长序列3D重建落地难,存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中,LongStream模型开源,它重新设计,解决了长序列难题,在多基准测试表现强,推动3D视觉走向在线建模。
准确率轻松翻倍!不烧钱微调,AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式,靠读写反思、“写日记”式学习机制,在不改变模型参数下实现能力跃升,在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
当黄仁勋反复提起OpenClaw,他到底在焦虑什么?|甲子光年
美国当地时间3月18日,「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw,认为它很重要。英伟达不仅造GPU,还构建AI工厂,试图成为新计算秩序定义者。
CVPR 2026 | EmoStyle:情感也能“风格化”?深大VCC带你见证魔法!
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战,提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容,还能扩展到文生图。
Agent = Model + Harness,一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering,认为Agent = Model + Harness,阐述了Harness的作用、核心组件,还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来,指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。
Pinterest 基于 CDC 的摄取系统将数据库延迟从 24 小时缩短至 15 分钟
Pinterest 推出新一代数据库摄取框架,突破传统批处理局限。旧系统延迟高、运维复杂,新框架基于 CDC 等构建,处理有变化记录,将数据延迟从超 24 小时降至 15 分钟,还节省成本。
ICLR 2026|滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo:统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo,是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构,结合 MLLM 与 MM - DiT 能力,统一 10 个多模态任务,在多项基准超现有方法,代码已开源。
Gemini 3.1 Flash-Lite Preview发布:Google完成AI模型分层布局
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite Preview,针对企业和开发者场景优化,速度快,有‘思考级别’功能。基准测试表现不错,价格比Claude 4.5 Haiku便宜,但开发者社区反应复杂,面临市场定位问题。
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。