「多智能体社会实验」共找到 4546 篇相关文章
刚刚,“云计算一哥”版龙虾发布,奥特曼打着官司也要云站台
亚马逊云科技发布Amazon Quick,可连接本地文件等,打通生态,还是主动的Agent。奥特曼虽打官司仍云站台,OpenAI与亚马逊云深度合作。此外,Amazon Connect扩展成四个AI解决方案,发布会强调Agent是新企业操作系统。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题,混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script(MTSS)新视频描述范式,将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题,在视频理解和生成任务表现显著。
外国科学家从汉字中找到了设计超强材料的灵感!“天”字形材料最坚固
4月21日爱丁堡大学研究人员在《应用物理学杂志》发文,将“人”“大”“天”“夫”字形转化为超材料结构单元,经压缩实验发现汉字字形中藏力学规律,“天”字形材料性能最优。
3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。
手撕、翻滚、暴力砸地!最「扛造」的灵巧手来了
4月17日智元合作伙伴大会上,临界点AGILINK发布三款新品,包括旗舰级工业绳驱灵巧手OmniHand 3 Ultra - T、普惠型耐造小手OmniHand 3 Lite和全面焕新的具身夹爪OmniPicker 3,各有优势且兼顾量产与开源。
AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?
随着AI应用爆发式增长,数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’,从场景和能力两方面阐述演进方向,以响应AI时代数据基础设施变化。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」:Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM,尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线,其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens,模型含三大关键设计。
刷榜多元时序预测,性能波动0%!打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域,长期存在通道依赖(CD)与通道独立(CI)路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架,结合时空解耦架构与置换不变正则化策略,解决范式矛盾,取得优异效果。
ICLR 2026 Oral|中科院团队提出新框架「SparseRL」,深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架,将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示,在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%,执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
超越MLA!新架构MLRA百万token,解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时,自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销,业界尝试多种方法,但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA,拆分KV缓存为四个并行分支,降低显存占用,实现4路张量并行,性能更优。