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斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law

斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能,揭示动作误差与采样数量幂律关系,还探讨关键问题,给出方法,实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。

机器之心
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开放全栈!超越π0,具身智能基础大模型迎来真·开源,开发者狂喜

继π0后,具身智能基座模型WALL - OSS正式开源,多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型,具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资,开源将降低具身智能门槛。

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百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来

现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。

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The Batch: 843 | Meta 的智能眼镜愈发清晰

Meta公布Aria第二代智能眼镜平台,其亮点在于增强现实等研究领域能力。该眼镜体积小、续航久,内置多传感器,能实时解读多方面信息。研究人员今年晚些时候可获设备,其数据或为多领域开辟新路径。

DeeplearningAI
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“多模态方法无法实现AGI”

文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI,但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界,而LLMs只是记忆规则。此外,规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题,多模态建模也存在诸多问题。

AI前线
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日志采集效能跃迁:iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级

2025年,iLogtail正式升级为LoongCollector,实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级,有多样Pipeline形态,性能提升,稳定性和隔离性增强,还具备网络探测、无缝迁移等优势,将带来可观测数据全栈采集新体验。

阿里云开发者
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2K Star!颠覆PPT!这个560KB的HTML文件,把整个办公套件装进了一个文件里!

Bento是开源项目,把文档、编辑器等全打包进约560KB HTML文件,功能堪比PowerPoint。它数据纯JSON、支持AI协作与端到端加密协作,还自研多个引擎,有多种上手和与AI协作方式。

开源星探
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让 AI 自己做增长:基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索

文章围绕让AI自主做增长,基于OPC和Harness思想构建自主增长系统展开。介绍了系统背景、做法、多Agent架构落地方案,还提及踩坑问题、解决方案及对未来的思考,如完善数据集、探索OPC + AI Agent模式。

阿里云开发者
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不会拍照有招了!北大彭宇新团队开源首个美学指导大模型Venus,帮你拍好照|CVPR 2026

北大彭宇新教授团队针对现有大模型在摄影指导上的不足,定义美学指导任务,构建数据集AesGuide,提出美学指导大模型Venus。相关论文被CVPR 2026接收并已开源,Venus在多项评测中优于现有方法。

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面壁MiniCPM-SALA模型,稀疏-线性注意力,单卡吞吐百万上下文

面壁智能团队提出SALA,基于此训练的MiniCPM-SALA模型,在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理,训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力,采用混合架构,继承权重降低成本,在长文本处理上优势明显。

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