「弱监督动态场景图生成」共找到 2346 篇相关文章
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。
支持5000+ Server,ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器,存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP,配备MCP工具检索器,还提出TDWA嵌入策略,通过实验证明其提升了LLM代理性能。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速,现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标,梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架,还分析了检测方法演进、评测指标和数据集,为AI视频检测提供落地地图。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快,现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标,梳理四层检测框架,涵盖底层线索、时空一致性等,强调多层证据耦合与可解释性,还分析评测指标与数据集。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
Seedance 2.0现象级刷屏!深度测评:复杂场景贼稳,连asmr都会?
字节上线的Seedance 2.0全网刷屏,马斯克怒赞,外国网友催更。它在多模态输入上升级,画面一致性更稳可控,还有一镜到底、完整剧情输出功能,视频长度和音效也能DIY,虽有小bug,但日常创作够用。
华为发布业界首个扩散语言模型Agent,部分场景提速8倍!
华为等团队研究发现,把Agent“底座”换成扩散式大模型(DLLM),执行速度提升30%以上,部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式,可重塑Agent设计。
你可能没注意,腾讯已经把 AI 融进了这两个关键场景
作者参加腾讯全球数字生态大会AI协同办公与组织升级专场,关注腾讯乐享AI知识库和腾讯电子签合同智能引擎。乐享解决传统知识库痛点,让知识融入工作流;电子签实现合同管理全流程智能化,解放法务劳动力。
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
Gemini 2.5 Pro 负责人:最强百万上下文,做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互,与RAG协同,未来千万级token上下文将成标配,但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。