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如何让LLM的输出更有创造性和随机性?
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。
字节推出X-Streamer,实时口型同步与长程记忆数字人框架
字节推出端到端多模态人类世界建模框架X - Streamer,能从单张人像构建可无限流式生成的数字人,实现音素级口型同步和长程记忆。其核心是“思考者–行动者”双Transformer架构,在两张A100 GPU上可实时运行。
当智能醒于物理世界,英伟达副总裁: 下一个十年属于物理AI!|新智元十周年峰会
在新智元十年峰会上,NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI,它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互,但面临诸多挑战,英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。
14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
“智元机器人收购A股上市公司是创新需要…现金流能撑三年”
智元机器人收购A股上纬新材后公开亮相,董事长邓泰华透露融资、出货等规划。其团队高管回应收购舆论、技术成果及合作等问题,如远征A2高温行走突破、与上市公司合作原因等,还提及出海和工业场景ROI规划。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本;提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程;上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科,在AI Agent背景下诞生。
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中,NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影,影响应用。英伟达团队提出Difix3D+,将预训练2D扩散模型用于3D渲染,单步去伪影,效率高、有泛化力,实验效果领先。
Agent可以自己进化了?!
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师,“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间,实现“设计自由”。实战中,AI设计的Agent全领域超越人类,还具备知识迁移能力,未来或有自主进化的AI生态。
全网最强万字解读:DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子? | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4,从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低,补齐短板适配昇腾芯片,但极致省钱也有代价,如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
浏览器自动化:从GUI到OpenCLI
文章讲述放弃不稳定的前端UI自动化操作,采用解析并复现底层API请求的方式,来解决浏览器自动化的效率与稳定性难题。介绍了OpenCLI思路、使用方法、原理,还提及自动生成CLI及应用案例,指出未来软件竞争维度将转向可调用性。