「跨领域数据」共找到 4208 篇相关文章
甲小姐对话彭志辉：既然选择做公众人物，就必须接受被期待的代价 | 甲子光年
甲子光年的甲小姐对话智元机器人联合创始人彭志辉，他称公司是具身行业估值“撑伞人”，采用全栈自研战略。双方还探讨融资、战略、市场、技术、商业、组织等话题，他分享公司发展现状、前景及应对策略。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。
刚刚，LMArena最新模型榜单出炉！DeepSeek-R1网页编程能力赶超了Claude Opus 4
LMArena最新模型榜单出炉，DeepSeek - R1（0528）表现亮眼。在文本基准测试中整体排第6、开放模型中排第一，细分领域也成绩优异，在WebDev Arena平台与闭源大模型并列第一，超Claude Opus 4。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
李飞飞空间智能独角兽开源底层技术！AI生成3D世界在所有设备流畅运行空间智能的“着色器”来了
李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器，可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器，地位似传统3D领域“着色器”，还解决了3DGS渲染难题。
带图推理碾压同类开源模型！港中文微软等开源OpenThinkIMG框架，教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。