「场景理解」共找到 2572 篇相关文章
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(上)
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理,它以Gateway为核心,是高度灵活的个人AI助手系统,改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等,推理循环控制运行逻辑。
谷歌发布 Gemma Scope 2,深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具,结合稀疏自编码器和转码器,能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope,还引入针对聊天机器人的分析工具,已发布权重。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
3D多光照场景渲染!GRGS带来真实感重光照
哈工大提出通用3D高斯框架GRGS,用于多样光照下高保真人体新视角合成。它采用前馈监督策略,支持可编辑光照,结合物理着色与神经网络推断,合成逼真效果,但处理透明材质和纤薄结构欠佳。
工作场景AI化,一个月花100美元订阅AI工具值吗?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请来也科技胡一川等探讨 AI 时代「10x 个体」与「10x 组织」。指出「10x 个体」核心是主动思考、善用工具,组织应从「固态」向「液态」转型,还分享了 AI 工具使用与落地经验。
一个运行了80年的算法,我们现在才真正理解它?
近80岁的单纯形法是优化领域基石,广泛用于包裹配送、飞机航线规划等,但此前没人能从理论上完美解释其高效原因。现在,Huiberts和Bach找到了谜题的最后一块拼图,不仅让算法更快,还从理论上解释了现象。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容;Agent可自主决策调用工具;MCP是Anthropic开源协议,降低模型与工具集成成本,获大厂支持。
逛完WAIC,我们发现这家芯企已经把端侧AI“场景落地”做实
7月17 - 20日,世界人工智能大会召开,端侧AI成热点。瑞芯微展台展示大模型、Agent、AI+应用,多方案已量产落地,其双轨架构优势突出,还规划了产品路线图。
开源免费!一键给Agent接入A股28个「全场景数据端点」
想让Agent分析股票,却因数据来源难解决而无法使用。现推荐开源工具包a - stock - data,可一键给Agent接入A股28个数据端点,无需API等复杂操作,具有零依赖、全栈架构等特点。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。