「技术挑战」共找到 3610 篇相关文章
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。
首届国产机器人足球赛,最忙的是担架
国内首个机器人主体足球赛在北京举行,四支高校战队用加速进化T1平台参赛,全程机器人自主行动。清华火神队夺冠,不过比赛中机器人失误多。主办方预计5年提升其水平,赛事目标是2050年机器人队夺世界杯。
好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。
硅基流动完成新一轮数亿元融资,打造开发者首选生成式 AI 开发平台
硅基流动完成数亿元 A 轮融资,由阿里云领投。创始人袁进辉称业务因开源大模型崛起和算力需求激增爆发式增长。公司推出高性能推理引擎等,产品服务多个行业,未来将深耕创新、推动 AI 应用。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程,从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表,将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server,可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向,还介绍强化学习应用。
通义实验室最新成果WebDancer:开启自主智能Deep Research的新时代
通义实验室推出 WebDancer,解决自主信息检索智能体构建难题。它创新合成训练数据,采用两阶段训练策略应对开放网络训练挑战,在多个基准测试中表现卓越,未来还将拓展能力。
JCP | 哈工大(深圳)胡钢团队:三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论(MIKT - SAC)算法结合,解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例,结果显示该方法优于SAC算法,能显著减少训练时间、降低阻力系数。
不是视频模型“学习”慢,而是LLM走捷径|18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出,为何语言模型从预测下一词中学到很多,视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理,像在“柏拉图洞穴”中,还探讨了AI走出困境的方法。
《圣经》成书时间或被改写!AI竟发现《死海古卷》早于所罗门时代
科学家用AI重构《死海古卷》时间线,发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法,超越传统古文字学,还可能揭示圣经作者线索。
SearchAgent-X: 打破效率桎梏,释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈,发现精度和延迟问题,提出优先级感知调度与无停顿检索技术,经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。