「全流程科研智能体系统」共找到 4315 篇相关文章
小米模型实现声音理解新SOTA!数据吞吐效率暴增20倍,推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型,它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker,实现声音理解新SOTA。性能领先,推理效率高,革新训练范式,全栈开源,将赋能多场景。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”!网友:只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景,透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势,如今态度转变,巨额投入后或暂停开源新模型,计划并行训练开源与闭源模型。
适配鸿蒙操作系统!!腾讯游戏直播SDK基于Kuikly三端一码开发实践
随着鸿蒙Next发布,腾讯推进游戏电竞直播SDK鸿蒙适配。基于Kuikly框架实现业务代码100%跨三端、跨多App复用,节省超50%人力。介绍适配工作、目标、方案,还提及组件Kuikly化等内容。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
AI 当导演编剧和剪辑?FilMaster打开自动化电影创作新纪元
当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’,香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程,分两阶段创作电影,能生成高质量作品,但高级后期制作技术未纳入。
统一框架下的具身多模态推理:自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具,现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构,以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力,实现范式转换。
一个数据集,一年产稿7876篇!AI强力加持,垃圾论文海量爆发
利用美国NHANES公共数据集,结合AI工具,研究者批量生产质量堪忧的论文。这不仅是技术滥用,更是科研评价体系扭曲的缩影。背后有论文工厂作祟,根源在于学术生态的扭曲。
EchoLeak-首个导致 M365 Copilot 数据泄露的零点击 AI 漏洞
Aim Security发现“EchoLeak”漏洞,利用RAG Copilot设计缺陷,攻击者无需特定用户行为就能窃取M365 Copilot上下文数据。文章详述攻击流程、利用方法,此研究在AI安全领域有多项突破。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
真实评估!北理发布全球首个「全场景教育」基准,支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench,是全球首个「全场景教育」基准,涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源,评估发现大模型在特殊教育场景有不足,还提出多源知识蒸馏等方法。