「深度研究能力」共找到 5228 篇相关文章
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。
一分钟的奇迹与幻觉:实测世界模型Happy Oyster
4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster,支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示,它在场景构建、渲染上有优势,可替代部分传统引擎工作,但存在一致性不足问题,现阶段更适合改造游戏开发流程。
比OpenClaw还狠!奥特曼押注「心灵感应」,Codex直接读取你的屏幕
4月21日,OpenAI上线Chronicle研究预览版,它能读取屏幕内容形成记忆图谱,帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板,但吃Token且有隐私风险,这是其在用户记忆战争的首枪。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作:别再给模型叠加「高级词」了!模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law,即文本频率定律,揭示文本频率对模型训练及推理的重要性,还给出工程解法,实验效果显著,为行业带来新思路。
里程碑!Artificial Analysis:Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告,32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当,虽知识全面性落后,但智能体表现和批判性推理进步大,硬件门槛低。
Vidu Q3:「参考生」之王,让视频生成走向工业化量产时代
Vidu Q3 上线「参考生」功能,解决 AI 视频生成结果不可控问题。其画面参考范围扩大,特效、音效提升显著,还优化特定场景,接入企业级能力,让 AI 视频从创意验证走向实际生产。
这帮清华的,造了一个让龙虾“安全着陆”的新物种
在OpenClaw热潮中,隐私保护缺位成企业和开发者难题。无问芯穹推出InfiniClaw Box,独创‘三段式’架构,适配全模态信源,解决数据安全与模型能力兼顾问题,还与多家企业合作拓展应用边界。
清华发布AutoSOTA:一周刷新105个顶会SOTA,推动AI科研回归创新本质
在AI研究中,研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA,实现端到端AI科研自动化,一周发现105个性能显著提升的SOTA模型,推动科研回归创新本质。
关于具身智能「触觉」,你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学(广州)熊辉教授团队牵头,联合多所高校,全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图,指出面临挑战并展望未来。
专访中科第五纪黄岩:在具身智能的狂热中,做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩,他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份,技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈,推出超少样本大模型等成果,在商业落地表现出色。