「机器学习系统」共找到 3089 篇相关文章
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser,指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架,结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优,透露Document AI向结构化生成转变趋势。
Agents统一综述:Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移,阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程,还分析了模块间耦合。
ICRA 2026|NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp:刷新跨智能体灵巧抓取SOTA,实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp,这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构,有跨智能体统一表征能力,在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%,刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
月下载量近亿的AI组件被投毒!Karpathy惊呼软件噩梦,你的所有密钥可能瞬间被偷光
知名AI底层依赖库LiteLLM的PyPI发布版本遭遇供应链攻击,攻击者可卷走机器关键凭证。其月下载量近亿,传染性强。虽带毒版本很快被发现,但凸显供应链攻击风险,让Karpathy改变软件工程观念。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架,从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark,构建以机器人为中心的ToM推理框架,统一建模环境感知、心智推理等,还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化,提升ToM决策与动作生成性能。
复旦等推出「第一人称视听基准」,补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”,现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound,能让模型听懂世界,评测显示当前模型与人类差距大。
横扫19项榜单!大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒,在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩,应用于机器狗,还提出新训练范式,统一四大能力,重新定义通用具身智能。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势:世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日,智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线,并给出十大趋势,为行业提供布局锚点。
DeepSeek深夜炸场,开源了一个新项目&论文,V4打前站?
凌晨,DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力,在多方面实验表现出色,如推理任务增幅大于知识任务,还分析了其机理和系统效率。