「SOTA结果」共找到 911 篇相关文章
你还在关注大模型排名?这家公司已在全球收割AI红利,做“真正能交付结果的”Super Agents
文章借昆仑万维财报,探讨AI商业化进程。该公司战略重视AIGC,有全面业务场景。其发布的天工超级智能体解决行业痛点,上线APP拓展办公场景。财报显示营收增长,AI业务成引擎,为行业提供借鉴。
离谱!我以为它只是提示词合集,结果 16.4 万 Star prompts.chat 直接把 Prompt 收藏夹干成团队资产库
一开始以为 prompts.chat 只是提示词合集,实际它把零散 Prompt 变成可搜索、可自托管、可接工具链的团队资产库。截至 2026-06-29,它在 GitHub 有 16.4 万 Star,还介绍了其功能、适用场景和局限。
“大模型第一股”打响上市前哨战!智谱GLM-4.7 刷新开源编程SOTA,修复代码、终端操作表现超Claude 4.5
冲刺大模型第一股的智谱推出开源大模型GLM - 4.7,主打编程与代理式任务提升。它在多项基准测试中表现出色,UI质量飞跃,还采用新推理机制。智谱上市在即,但亏损扩张快,研发投入大。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集:西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷,检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架,不改动CLIP主干,引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理,在12个数据集评估表现优,兼顾精度与部署需求。
我把Claude变成了带记忆的人生教练,结果它比我还了解我自己|人生教练 Agent v2.1
作者将Claude打造成带记忆的人生教练,记忆功能让教练能回顾过往对话。其技术栈不复杂,相比传统教练优势明显。虽有缺乏情感共鸣等局限,但能发现认知盲区,未来有改进空间。
30天狂刷60万亿Token,光“榜一”就烧掉140万美元!Meta员工搞出“AI Token排行榜”,结果小扎连前250都进不了?
Meta员工开发“Claudeonomics”仪表盘统计员工AI Token使用量,引发“Tokenmaxxing”风潮,上线两天因数据“外泄”下线。30天内全公司Token使用超60万亿,“榜一”花超140万美元,扎克伯格未进前250。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA:4090可跑,长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4,有8B、0.5B两种参数规模,以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新,性能领先,适用于综述生成、工具调用等场景。