「机器学习专家」共找到 2008 篇相关文章
WorkBuddy杀疯了？一群AI专家帮我打工，我在微信里当赛博虾工头！
本文介绍腾讯推出的全场景职场AI智能体桌面工作台WorkBuddy。它内置多领域垂类专家，能接管自媒体内容创作流水线，还接入微信ClawBot插件方便操作。部署和技能配置门槛低，内置主流模型，还有免费Credits福利。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
瓦卡奖AI视觉创意大赛·从人工智能专家跨文化对话到全球AI厂商的竞技
10月17 - 19日，第二届瓦卡奖AI视觉创意大赛在深圳举行。期间AI全球视觉工作坊汇聚专家探讨AI与艺术融合，竞技日集结全球AI视频厂商民间团队参赛。大赛还发布国内首部《AI视觉创意应用蓝皮书》。
AI不靠“闭门造神”，海内外一线专家共探智能新纪元，GOSIM AI Paris 2025圆满收官！
5月7日，GOSIM AI Paris 2025在法国巴黎迎来第二日议程。全球专家围绕AI技术多方面探讨，涉及模型、基础设施等主题。还分享大模型趋势，宣布新型许可证，各分论坛展示多元成果，大会圆满收官，杭州场9月待启。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
Base44 现在每天增 40 万美金 ARR，华人团队做了一个 AI 学习相机很有意思
被 Wix 收购的 AI Coding 产品 Base44 发展迅猛，每天新增约 40 万美金 ARR。同时，行业对 AI Coding 产品利润存质疑，a16z 反驳后又遭 Cline 批判。此外，还提到华人团队做的 AI 学习相机有创新点。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。