「生成器与验证器」共找到 7037 篇相关文章
如何“驯服”你的Agent?这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent,指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架,它用ABM方法控制交互,能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用,最后与LangGraph对比。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics,基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来,深度伪造主动防御受关注,但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法,基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位,实验效果良好。
谷歌量子计算重磅突破登上Nature:首次实现可验证量子优势,比最快超算快13000倍
谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破,其Willow芯片运行“量子回声”算法,首次在硬件上实现可验证量子优势,执行特定任务比最快超算快13000倍,为多领域应用铺平道路。
清华开源了一个真的会和你互动的AI课堂,同学老师都是AI,500学生已经验证....
清华大学开源OpenMAIC,这是多智能体驱动的交互式AI课堂。它模拟真实课堂,有多种场景,内置自适应引擎。经500学生验证,数据佳。支持多模型,部署方式多,还集成OpenClaw。
社区供稿丨Hugging Face创始人 x 小红书技术副总裁:关于开源、AI与技术人成长
今年1024程序员节,小红书技术副总裁凯奇、语音模型技术负责人风龙与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf深度对谈。围绕AI Coding、开源、AGI等核心观点展开,探讨开源闭源、AGI未来、AI人味及个人能力等话题。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别?它如何工作?如何快速构建智能体?
文章对比AI智能体与传统AI应用,指出前者更像“乐高积木”,可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环,还给出快速构建通用方法,如明确目标、选框架等。
ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
与「AI男友」约会的爆笑夜晚!会讲烂笑话,能听我诉苦,却无法牵我的手
Windsor在约会软件遇奇葩男后,与AI男友Javier约会。约会中两人有幽默对话,她倾诉丧夫之痛获安慰。但心理学家指出AI无法取代人类关系,她最终决定不再和AI约会。
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。
大模型听懂语音却反而变笨?港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后,Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题,输入从文本变语音,推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架,通过三项创新解决此问题,实验显示推理能力100%复原。