「多条件组合」共找到 4362 篇相关文章
奥特曼深夜官宣:OpenAI重回开源!两大推理模型追平o4-mini,号称世界最强
OpenAI深夜推出gpt-oss 20B和120B两款开源模型,性能比肩o3-mini和o4-mini,能在消费级显卡甚至手机运行。有宽松许可证等亮点,还准备了体验网站。这是自GPT - 2后首次开源,降低了部分群体准入门槛。
刚刚,OpenAI开源2个推理模型:笔记本/手机就能跑,性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型,距上次开源已6年。模型亮点多,性能强,在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频,展示其使用效果,同时解释了开源原因。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率?看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding,如Prompt工程心得、划分任务边界等;后讲Claude Code使用,包括安装、指令、构建项目规则等,还提及它在多场景的应用。
谷歌前CEO施密特:中美大模型之间存在一个显著区别
7月26日世界人工智能大会上,谷歌前CEO埃里克·施密特与沈向洋对话,指出过去两年中国AI技术进步巨大。他认为中美领先AI模型有显著区别,中国部分模型开放权重,美国多数领先模型封闭。他期待中美合作应对AI变革。
首个可学习姿态对齐的视频扩散模型!StableAnimator++
当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳,复旦大学联合多团队提出StableAnimator++,它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型,能生成自然保真的人物动画,还在保持人脸一致性上做了改进。
重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。
ART:构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。
关于机器人数据,强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加,所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高,研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合,认为鱼和熊掌不可兼得,替代数据有局限。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资!机器人Moz1卷入办公室,全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发,全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资,其商用机器人Moz1实力强,自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色,以独特商业策略布局万亿市场。
清华-腾讯联手:音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型,目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点,通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。