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他们在1993年就提出了Scaling Law

原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更数据集上的表现,这和现在家常提的Scaling Law几乎一致。

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对话许华哲:进家的机器人,先做好这10件事

本文是对许华哲的访谈,他离开星海图创办破壳机器人,切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划,还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题,分享从科学家到创业者的体验。

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AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例

本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。

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“导演梦”不再遥远:Captain Cinema 让你用短片制作出电影

约翰·霍普金斯学与字节Seed团队推出自动生成短片的Captain Cinema系统。它以剧情文字为输入,先规划关键帧,再补全画面动态合成短片。采用特殊训练法和模型,虽有局限,但为电影自动生成迈关键一步。

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吴恩达最新来信:是时候关注并行智能体了

吴恩达在最新来信中指出,并行智能体正成为提升AI能力新方向,多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法,并行agent提升性能同时无需用户久等,且模型token成本下降使其可行。

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多家芯片公司业绩飙涨,这个赛道彻底火了?

近期多家A股芯片公司Q3财报亮眼,受益于端侧AI推进。端侧AI优势多,吸引科技巨头布局,但落地有挑战。技术进步使模型轻量化,手机与AI眼镜较热。其发展面临应用、技术、生态等问题,也有隐私保护方案。

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第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成

本章介绍构建营销内容 Agent,能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程,展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。

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微软这支神秘的华人AI团队加入腾讯混元,曝与裁员无关|独家

WizardLM项目创建者徐灿发文称团队离开微软加入腾讯混元。混元此前发布多款AI模型,WizardLM也发布过混元模型。该团队专注高级语言模型开发,曾成绩斐然,但也面临模型部署挑战。腾讯力投入AI,网友对此看法不一。

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基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型

DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。

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世界模型==VQA?机器人不用想象画面,预测语义就够了

华盛顿学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策,提出语义世界模型SWM,能预测未来语义信息,实验效果良好。

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