「科学理解」共找到 1076 篇相关文章
ICLR 2026惊现SAM 3,分割一切的下一步:让模型理解「概念」
9月12日,匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026,外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务,性能比之前系统提升至少2倍,在多基准测试获SOTA成绩,但也有人质疑是旧概念包装。
CVPR 2026 视频模型趋势梳理:不止生成下一帧,更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力,文中介绍多篇相关论文及成果。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程:Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」,能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破,以《塞尔达传说》为例,介绍了信息分层和按需加载理念,还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
Google DeepMind CEO Hassabis 最新访谈:未来十年实现完整 AGI,引领科学黄金时代
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI,还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等,指出AI创造力不足等局限,也提及旗下公司在制药等领域突破。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。
打破长视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
AI青年学霸齐聚杭州!这场峰会要选出「未来科学新星」
2025年6月6 - 8日,2025全球人工智能技术大会(GAITC 2025)将在杭州召开,多位院士带来重磅演讲。6月7日下午,首届“清源学者”前沿交叉峰会开幕,15位青年学者将分享原创成果,展示人工智能应用潜力。
刚刚,DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限,陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve,由LLMs驱动,可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估,减少幻觉,在多领域应用前景大,还与陶哲轩合作探索数学应用。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。