「视觉推理任务」共找到 3989 篇相关文章
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
直面LeCun愿景,智在无界发布最强具身世界模型,20万小时人类视频屠榜6大榜单
智在无界作为人类视频学习路线开创者,4月14日发布第三代旗舰模型Being - H0.7,用20万小时人类视频训练,提出新范式,在6项权威评测中综合排名全球第一,拓展了世界模型能力边界。
硅谷前沿访谈:CUDA之父复盘英伟达20年护城河,揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck,探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段,阐述 CUDA 成功原因,还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
Claude Code越更越废?!大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌,官方回应更被怼爆 :菜成AI“玩具”
Claude Code在2月更新后无法用于复杂工程任务,AMD AI团队主管Stella Laurenzo分析发现其思考深度下降67%、算力消耗增加。开发者不满,Claude Code负责人回应未获认同,部分开发者考虑转用Codex。
Soul App 又又又开源了!这次是实时交互数字人,支持小时级长视频甚至无限时长!
Soul App 新开源实时数字人项目 SoulX-LiveAct,解决 AR 扩散模型流式生成稳定性问题。它实现 20 FPS 实时流式推理,延迟 0.94 秒,支持无限时长,有恒定显存等亮点,可用于多场景。
让AI变成Super员工的秘密:高效训练Skills
文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训,分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠,将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工,还给出训练方法。
面壁智能开源 EdgeClaw,一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视,数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw,以三级安全和性价比感知协同机制,解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
太巅了!MIT老哥在Transformer里造了台计算机,LLM从此不需要调用外部工具?
LLM在数学推理表现佳,但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机,实现WebAssembly解释器,解决数独难题,还突破注意力机制瓶颈,打开软件与神经网络新接口。
港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像,但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法,引入组级奖励优化机制,提升模型表现、缓解作弊,还提高训练效率,有明显工程价值。