「智能体村庄实验」共找到 4485 篇相关文章
百度开源视觉理解模型Qianfan-VL!全尺寸领域增强+全自研芯片计算
今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源,含3B、8B和70B三个版本,基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优,应用场景广,未来还将推新产业级模型。
奥特曼:我不会让儿子和AI交朋友!与丈夫的家庭生活首曝光
2025年奥特曼出席美国国会山听证会,反对强监管,称其会对美AI竞赛造成灾难性影响,还透露OpenAI首个开源模型今夏发布。此外,他分享了智能时代路线图,谈到中美AI竞争等问题,其家庭生活也首次曝光。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠,比人类还会做生意!躺赚时代要来了?
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等:求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机(RC - ELM)缓解极限学习机(ELM)求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联,配备相同隐藏层,传递残差求解。实验显示,相比经典ELM,RC - ELM精度优势显著,误差降约4个数量级。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。