「具身数据」共找到 3228 篇相关文章
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
AI 味的原因找到了,都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI,好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ,DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源,还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
五源、陆奇投资,Humanify 97 年创始人专访:给 AI 做一套「有情商」的认知 OS
Humanify宣布完成数千万元种子轮融资,由五源资本领投,奇绩创坛跟投。创始人易和阳认为,拥有类人认知与自主意识是下一代AI产品核心体验。该公司想打造有“情商”的AI OS,让AI更像人。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
经验记忆黑科技:LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境,北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架,解决了这一痛点,在保持准确率的同时,显著提升了工具调用效率。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
互联网黑话之西游记版 AI 视频的制作方法
文章介绍互联网黑话之西游记版AI视频制作方法。先与AI共创剧本,以互联网黑话结合西游记场景为佳;再让AI根据剧本和人物形象图生成包含多内容的分镜脚本,生成首帧图后按脚本制作视频,不满意可反复生成再拼接。
完爆ChatGPT!谷歌这招太狠:连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型,可保留语调进行实时语音翻译,实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能,提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力,另有实验产品Disco。