联合嵌入预测架构」共找到 1615 篇相关文章

开源动态7

视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o!港科&快手开源测试时扩展新范式

香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法,支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新,能提升模型生成质量,展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力,目前论文和代码已开源。

机器之心
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彻底改写Transformer!「能量驱动架构」横空出世,通用推理时代要来了?

UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer(EBT)」架构,打破「前馈即推理」旧范式,以能量最小化模拟人类思维,训练更高效、推理更精准,在多方面超越传统Transformer。

新智元
算法论文8

DeepSeek推理最高提速6倍!开源研究:加装「思维进度条」,计算量减少30%

特拉维夫大学团队开发新方法,给LLM推理任务装进度条,控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置,干预TPV可“超频”“降频”,模型已在GitHub开源。

量子位
开源动态8

开源不到一天1.9k星星!NVIDIA新突破,机器人ChatGPT时刻!

NVIDIA开源ProtoMotions3框架,用经典自回归预测和物理仿真,让高级行为涌现。它能助力机器人多方面学习,有望降低人形机器人开发门槛,虽处研究阶段,但提出新思路。

GitHubStore
开源动态8

测试时也能RL,英伟达等提出全新范式:TTT-Discover

近日,斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover,在测试阶段用强化学习微调模型,以刷出 single best 结果,用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。

PaperAgent
算法论文8

同时监督和强化的单阶段大模型微调,告别“先背书再刷题”,推理泛化双提升|中科院&美团等

中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT,结合监督微调与强化微调,解决传统两阶段方法的不足,在多任务中提升推理和泛化能力。

量子位
产品应用7

1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly作为成熟SaaS公司,分享Agentic Engineering实践,让Agent嵌入研发全流程。如一周半生成64个PR,完成30%项目重构。还探讨了瓶颈转移、对工程师的影响等,强调判断力和规则的重要性。

AI前线
产品应用7

FaceAge登上「柳叶刀」!AI一张照片看穿你的真实年龄

科学家开发AI工具「FaceAge」,登上《柳叶刀数字健康》。它能通过人脸照片预测癌症患者生物年龄辅助治疗。研究显示,脸显老的患者治疗效果差。不过,它存在训练数据局限,离临床应用还有距离。

新智元
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把方法论装进 AI:从这场 Skill 黑客松里,我们找到了 6 个值得参考的样本

本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定,Skill 提供解决路径,把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例,还介绍扣子构建的 Agent 生态,指出其改写专业知识分发方式。

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零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集:西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷,检测精度新SOTA丨AAAI 2026

西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架,不改动CLIP主干,引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理,在12个数据集评估表现优,兼顾精度与部署需求。

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