「桌面端」共找到 574 篇相关文章
OpenAI 推出 gpt-realtime:语音智能体进入“秒回”时代,开发者直呼交互更自然
OpenAI 发布语音对语音模型 gpt - realtime,开放 Realtime API。其结合可端到端处理语音,缩短响应时间。模型语音质量、理解能力、函数调用能力提升,API 全面升级,多家企业已试点,还强化了安全措施。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练,让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat,首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法,提出自监督学习方案,构建发布 SceneSplat - 7K 数据集,在多个实验中达 SOTA 效果。
阿里开源自主搜索AI Agent,搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨,阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent,具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段,助其完成复杂信息检索任务。
吴恩达开源的OpenWorker,为什么「不 Work」了?
美国时间7月23日,吴恩达与Rohit Prasad发布开源桌面Agent OpenWorker。它把Agent工作流压缩成桌面应用,但上线一周暴露出多模型兼容、数据流向和权限控制等问题,反映出Agent赛道走向成熟产品的挑战。
世界模型开始做减法?LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期,Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型,降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力;清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性,给出高效替代路径。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
打破 AI 辅助开发碎片化困境,阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题,介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路,阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧
蚂蚁在SGLang中提交优化PR,针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化,在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著,还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。
Transformer上限触顶,Mobius能否引发下一代模型架构的革命?
自ChatGPT问世,Transformer上限备受关注。前OpenAI、Google负责人称其走到尽头。国内改进架构受算力限制。上海人工智能实验室的书生Mobius团队提出分离知识与推理的架构,有望解决商用等关键问题。