「语言探索」共找到 1757 篇相关文章
刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。
Agent 走向具身世界:从语言智能到机器人「大脑指挥官」
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统,解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能,由 Coding Agent 决策,还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块,促进策略协同,推动具身智能发展。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
AEPO:智能体熵平衡策略优化,让探索更稳,推理更深!
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法,解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制,在 14 个基准上优于主流算法,在 X 等平台获高关注。
刚开源的口袋级TTS,CPU 即可多语言本地畅用,爽!
传统TTS模型对个人开发者和边缘设备不友好,最近Github上开源的Pocket - TTS仅100M参数,能在普通CPU上超实时语音合成,支持语音克隆,安装简单,适合多种本地语音开发场景。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化(TTE)框架,推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题,提升多学科推理准确率,赋予AI跨学科迁移能力。
FACTS 基准测试套件问世,用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发,基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准,可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存,多模态成难题。
Qwen3-VL-Embedding系列上新:探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker,现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建,能处理多模态输入,在多任务达业界领先,还介绍了特性、评测及使用方法。
Vercel Zero 引发争议:AI 时代真的需要一门新语言吗?
Vercel 推出 v0 API,让开发者能以编程方式访问其 AI 应用构建智能体,支持多种请求与外部工具。它将应用构建智能体作为基础设施开放,社区关注其对全程可编程应用开发的支持潜力。
视觉AI从「会生成」走向「能创作」,RabbitVis探索AI应用新范式
随着AI生图能力提升,如何让AI进入创作流程成新问题。兔展智能基于UniWorld - Design视觉AI大模型推出RabbitVis,推动视觉AI从图片生成走向可编辑、可交付的创作流程,解决创作流程断点问题。