「大V」共找到 5514 篇相关文章
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
拓宽百年奥运「赛场边界」，阿里云AI让人人皆可上场
阿里云作为2026年米兰冬奥会官方云服务合作伙伴，联合发起全球AIGC大赛，用万相大模型生成冬奥视频参赛。万相Wan2.6性能出色，在画质、叙事等方面表现成熟，让普通人也能在奥运体验中当主角。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
亏到发疯！AI编程独角兽年入2亿8，结果用户越多亏得越狠
TechCrunch调查发现，AI编程公司虽收入和估值高，但普遍亏损。其运作成本高，大语言模型调用费占大头，用户越多成本越高，且市场竞争激烈。公司尝试自研模型、被收购、降价、提价等方法扭亏。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
14B规模竟也能单卡实时生成视频？多亏这个强大的开源底座
春节期间 Seedance 2.0 爆火，字节跳动等开源视频模型 Helios 家族，参数量 14B，单卡生成速度达 19.5 FPS。它与 UniWorld-OSP2.0 技术栈同源，后者是超百亿级视频生成大模型，有诸多技术突破。
硅谷VC新玩法"Kingmaking"：还没写代码也能拿到上千万投资
过去半年，三家未成型AI公司各获超5000万美元投资。如今VC采用“造王术”，在代码未写时就砸钱。因大模型烧钱、头部效应强，投资人想用钱堆出“冠军”，这也给小团队带来机会。