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Token是这个时代最伟的发明

博主黄益贺认为AI称得上科技革命,因其带来信息形态与交互方式的根本性变革,而这都归功于Token。Token实现信息形态统一,带来信息交互方式变革,让信息可被自由召唤、定制化显现。

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AI X 用户研究:能并行千场访谈的“超级研究员”,正重塑产品决策的未来

传统用户体验研究(UXR)面临深度与速度权衡、交付不透明等困境。AI正改写规则,将其变为企业基础设施,在多环节带来变革。市场潜力,新老玩家竞争,未来公司需强化优势、健全合规等。

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新闻资讯7

2025年了,AI还看不懂时钟!90%人都能答对,顶尖AI全军覆没

AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力,人类平均准确率89.1%,11个主流模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性,分析了可能原因,还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。

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谷歌Nature震撼发文,Gemini教练暴打专家!医学双料冠军,秒出睡眠报告

谷歌DeepMind把Gemini版模型PH - LLM调教成「AI健康私教」,将可穿戴设备数据转化为睡眠健身建议,准确率超人类医生。它经两阶段训练,在多项测试中表现优异,或开启预防医学未来。

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Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!

今天凌晨,Meta开源视觉模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。

AIGC开放社区
算法论文8

强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理

莱斯学、约翰斯・霍普金斯学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。

机器之心
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横扫八数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%

清华学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决模型长程数学推理瓶颈,在八数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。

机器之心
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一分钟的奇迹与幻觉:实测世界模型Happy Oyster

4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster,支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示,它在场景构建、渲染上有优势,可替代部分传统引擎工作,但存在一致性不足问题,现阶段更适合改造游戏开发流程。

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佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写,探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身,详细阐述编码智能体六核心构建模块。

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企业级靠谱龙虾升级,拒绝失控

OpenClaw爆火又降温,凸显轻量化智能体短板,企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业模型,其与两平台构成DeepexiOS,支撑企业AI体系化建设。

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