「文本到 3D 生成」共找到 4278 篇相关文章
节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能,达到新SoTA
近年来,LLM代理需长期内存系统,但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统,受Zettelkasten启发,能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’,在多基准测试领先,也指出了局限性和未来方向。
老思维做 Agent,没戏!云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化,自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra,现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争,虽已布局但新开发范式未成型,未来需产业链协作迭代。
PolarDB Supabase 助力 Qoder、Cursor、Bolt.diy 完成 VibeCoding 最后一公里
Vibecoding是开发者追寻的理想境界,但常被各种‘摩擦力’打断。PolarDB Supabase提供‘零摩擦’后端基础,通过MCP Server填平前后端断层,还能与Qoder、bolt.diy集成,提升开发效率,文末介绍其构建图数据分析应用方案。
万万没想到,大学生都开始拿AI来养猪了
夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况,每10个大学生中有7人用夸克,AI渗透率达80%。学生不仅用其学习,还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏,后已修正。
从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式,但局限明显。2025年初起,Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向,覆盖500+研究,构建理论框架,讨论未来挑战,助LLM从「会说」迈向「会做」。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。
苹果新研究:不微调、不重训,如何让AI提问效率暴增6.5倍?
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法,能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍,无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架,通过三重智慧设计,经测试全面超越基准方法,或开启‘智慧对话’时代。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破:Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架,以传统聚类为骨架,微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线,解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
刚刚,智谱推出全球首个手机通用Agent,人人可用
智谱发布新版AutoGLM,是全球首个手机通用Agent。它为用户配备云端手机,能在不影响用户操作的前提下完成各类任务,还在技术上有重大突破,成本更低,代表全新互联网流量。