「应用视觉团队」共找到 5606 篇相关文章
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
ChatGPT新功能,又干掉一批创业项目
ChatGPT推出新功能分支对话,点击按钮就能在原对话基础上岔话题。此前不少创业公司主打此功能,如T3.chat。该功能已上线,对团队协作有用,网友提改进建议。此外,“项目”功能也免费开放,不同用户文件上传限制不同。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行。模型推理快、性价比高,在多领域表现出色,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。
狂拿大模型明星订单,一家清华系HPC-AI Infra公司浮出水面
本文介绍清华系计算创业公司是石科技,其93年创始人闫博文不囤算力仍拿下大模型明星公司订单。团队技术实力强,3次获戈登·贝尔奖。公司构建全栈能力,为多领域提供服务,未来想以算力赋能各行业。
3B小模型吊打72B巨头!轻量级文档解析OCR,性能超Gemini,高效且精准!
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR,以SRR三元组范式实现高效精准解析,3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B,还介绍了安装部署、适用场景等。
RL特训出「押题大师」?破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)成为提升大语言模型推理能力的重要路径,但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项,提出DPH - RL方法,可缓解多样性坍塌。
DGM:首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine(DGM),可通过重写代码自我进化,突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色,能力具通用性,但也有潜在风险和局限,团队已开源并提出未来研究方向。
混元开源PhoneBuddy-4B与5篇系列论文:多项手机Agent真机评测超过GPT-5.4
腾讯混元Phone - use Agent团队发布PhoneBuddy - 4B及5篇系列论文。研究探讨如何训练真实可用的Phone - use Agent,采用Real + Mock方式,实验显示该方法提升效果显著,4B模型多项任务超GPT - 5.4。
The Batch: 954 | Kimi K2.6 挑战开源权重模型领先者
Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型,专为代码生成设计,性能与Qwen3.6 Max Preview等相当,略逊顶级闭源模型。其功能多,幻觉率低,模型权重可免费下载。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核?首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”,Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试,发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%,部分危险操作绕过审核。