「小冰团队」共找到 4235 篇相关文章
光年之外居然做了能用Skills的AI浏览器:超实用实用案例+现成脚本
光年之外团队推出 Tabbit 浏览器,填补国内空白,有对话、妙招等 5 大核心功能。文章用5个案例展示其便捷性,如一键成稿、旅行规划等,还能解决收藏难题、增强网页功能,适配国内网站。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
Anthropic 新研究:AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
2026年,腾讯正式用元宝派杀入了AI社交。
2026年开年,腾讯用元宝派进军AI社交赛道。元宝派玩法新颖,有独特社交体验,还能与元宝交互,如生成图片、总结消息、制定日程等。虽内测有小毛病,但未来可期。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型,面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践,如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等,还提及未来优化方向。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等:几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法,但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构,利用小样本气动数据监督学习几何特征,嵌入优化框架提升样本质量及优化效率,经翼型和机翼验证有效。
世界最强医疗模型百川M3发布:AI医疗,奇点已至
百川智能发布并开源全球最强医疗模型Baichuan - M3,各项指标SOTA且超越人类医生平均水平。它告别机械‘背医书’,学会主动追问、排查病因,解决AI‘胡说八道’问题,准确度超GPT - 5.2 - High。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获:避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点,其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路,给出做好上下文工程要点,如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
刚刚,AI企业IPO最速纪录刷新!MiniMax的技术野心,价值超800亿港元
1月9日,MiniMax挂牌上市,成全球从创立到IPO用时最短AI企业。招股书现硬核数据,ToC收入反超ToB。其技术成果多,团队年轻,但未盈利,面临与Claude Codex竞争、市场压力等挑战。