「分布式数据处理」共找到 3394 篇相关文章
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里:它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7,用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力,让其开发管理系统验证工程能力,还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色,但处理复杂事件仍待优化。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
清华、北大,上海交大等发布人机协同训练框架,让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans,能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言,构建数据集,经格式转换、速度调整等处理后训练模型,实验验证其有效性,且数据、代码和模型已开源。
数据邪修大法好:仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中,行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明,预训练阶段昂贵配对关系非必需,利用非配对数据统计信息修正文本表征,能实现跨模态互换,降低成本。
重磅!华为开源业界首个Serverless分布式计算引擎openYuanrong,单机体验编程、极致分布式运行性能
近期,华为开源自研的 Serverless 分布式计算引擎 openYuanrong,它是业界首个统一支持通算和智算场景的开源引擎。能解决传统 Serverless 产品通用性不足等问题,已在华为多个核心产品应用,提升了开发效率和资源利用率。
无法蒸馏的美国市场,谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算?
本文围绕美国数据市场展开,分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要,但外部数据公司份额难线性外推;真实世界数据成新热点,各细分领域格局和投资方向不同。
GraphQA:用自然语言对话分析图数据
图数据常见但分析门槛高,需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂,普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁,用自然语言接口替代复杂 API,智能选算法,继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法,从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本,成果免费开放,有望改进 AI 辅助编程模型。