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AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773

本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。

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一个能思考、会记忆的AI导演诞生了!新加坡管理大学,香港中文大学等实现故事化视频生成

新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA,可统一视频理解、分割等能力,按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件,实验显示其在多任务中表现出色,代表视频智能生成重要进步。

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没想到,32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的!

文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳,核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题,端到端多轮 RL 训练,在 BrowseComp 刷新开源记录,迁移能力也强。

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NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%

大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。

机器之心
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DeepSeek-R1超级外挂!“人类最后的考试”首次突破30分,上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌

上海交大联合深势科技团队发布新研究,在“人类最后的考试”(HLE)上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源,方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。

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跨本体、长任务、可预测……Motubrain双榜登顶只是一个开始

本文围绕具身机器人展开,指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶,确立通用机器人大脑干活能力参照系,它具备一脑多能、一脑贯通等能力,生数科技已开启产品落地布局。

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相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作

S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。

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GLM-5正式发布,744B参数,对标Claude

GLM-5正式发布,对标Claude,参数从355B扩至744B,预训练数据增加。采用GlmMoeDsa架构,部署成本降低。数据表现佳,在多测试中成绩亮眼,还能直输Office文档,部署支持多框架和国产芯片,早期反馈积极。

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推荐:AI搜索增加链接展示,从谷歌people also ask到AI搜索;AI绘画从吉卜力到Nano Banana增长方法论

文章推荐两篇内容。一是Google将在AI模式增加链接展示,访谈提及AI搜索是传统搜索迭代,核心SEO原则仍有效;二是复盘Remini借热点增长的DICE模型,含数据监测、敏捷创新、创意营销和数据验证。

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YC AI 创业营第一天,Andrej Karpathy 的演讲刷屏了

Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注,提出软件3.0时代来临,大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外,文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。

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