「文本到 3D 生成」共找到 4297 篇相关文章
红杉专访 OpenAI Codex 团队:AI Coding 的未来,应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队,探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托,AI 编程朝解放生产力方向发展,团队分享了产品思考等内容。
利用大模型检测钓鱼邮件:方法,效果及数据集
随着企业安全防范增强,钓鱼邮件成重要攻击手段,大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据,含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步,还介绍数据集及评估了四个模型效果。
这样更公平:用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难,因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题,其两阶段检索流程能显著提升召回率,对多模态AI系统设计有启发。
颜水成领衔,给AI分段位!超100款多模态模型,无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集,用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型,发现多数在L2 - L3,无L5模型,揭示当前模型不足。
诺基亚坟墓里,埋着半套战胜美国的密码本
文章回顾诺基亚兴衰史,从濒临破产到成为全球手机霸主,后被苹果等超越。其崛起得益于市场机制、人才红利等;失败因利益分配失衡致盟友倒戈。这对中美科技竞争有启示,重塑利益格局很关键。
AI 领域新动向!持续思考模型CTM横空出世:AI 向生物智能迈出重要一步
Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM,重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新,在迷宫探索、图像识别等任务表现出色,虽有训练慢等不足,但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。
Cursor就是最强知识库应用,没有之一
作者认为最好用的知识库应用是Cursor,它有RAG能力,能处理代码和纯文本,可创建修改文档,具备搜索能力且会及时支持先进模型。作者还分享用Cursor配合文档工作的规则及使用示例。
14B检索能力超过Google Search,阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要,当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架,经多步骤训练,实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
绝对零监督Absolute Zero:类AlphaZero自博弈赋能大模型推理,全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero,使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR,在代码生成与数学推理基准任务表现出色,缓解了大模型对人工数据依赖难题。
协和4+4的另一面:浙江范式用AI定义医疗未来!AI「智愈」时代来临
一场关于协和“4+4”的热议引发医疗未来之问,浙江从医院、企业、政府三重维度,以浙大二院、德适生物、安诊儿等为例,展示AI在医疗领域的应用,构建未来医疗图景,推动医疗从“治病”走向“智愈”。