「构建部署」共找到 2552 篇相关文章
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
4D空间智能:AI如何一步步「看懂」时空结构?一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化,构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域,提出按建构深度分五层的新视角,展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」,是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上,智能体成主角,AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变,介绍智能体底层逻辑,涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等,还对比先前尝试,探讨智能体能力层次与未来发展。
京东发布业界首个/开源/高完成度/轻量化「通用AI智能体产品」。
京东跨界推出业界首个开源高完成度轻量化通用智能体产品JoyAgent - JDGenie。它开箱即用、轻量可自部署,内置多种子智能体与工具,还给出二次开发示例,有多层次多模式思维等创新点。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
别只盯着李飞飞!AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」,其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS,还与多机构合作,成果获学术和产业认可。
万字对谈 Physical Intelligence(π):具身智能的卡点和下一步突破,到底在哪?
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状,指出当前瓶颈是智能软件,还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题,认为通用机器人基础模型被低估。
AlphaEvolve:陶哲轩背书的知识发现 Agent,AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve,结合Gemini模型与evaluator,能发现新算法。它源于FunSearch,可多领域应用,运行机制类似自然进化,其关键组件evaluator对其发展很重要,也标志AI进入自我改进范式。
数据库厂商入局AI又有新思路,OceanBase选择“卖铲子”
国产数据库厂商 OceanBase 入局 AI 有新思路,近期动作频频。其云数据库业务 OB Cloud 实现 AI 能力开发部署并与多平台集成,已在多行业落地。副总裁尹博学谈其 AI 战略逻辑、面临挑战及未来趋势等。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。