「生成式数据」共找到 4689 篇相关文章
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
AI智能体加持,爆款视频产出速度提升了10倍,全民导演时代已来
Video Ocean在影像创作领域带来革新,通过AI Agent实现一人完成多职能,将拍摄周期大幅缩短。它打造自动化创作生态,能快速批量生成爆款视频,覆盖多种创作场景,操作简单,打破创作壁垒。
谷歌技术报告披露大模型能耗:响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高,谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期,一年间能耗降至1/33,碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗,还从多方面优化使Gemini能耗降低。
GPT-5 的秘密武器:Universal Verifiers
OpenAI开发「Universal Verifier」(通用验证器)技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量,解决了强化学习难题,使GPT - 5在多领域表现出色,不过技术可能因人员流动扩散。
国产LLM大爆发的一周,Hugging Face热榜被承包了!
这一周国产开源LLM集中爆发,GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型;Qwen3各版本在不同能力上提升显著;Step3是多模态推理模型;腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
最新内幕!GPT-5没能取得技术突破,OpenAI核心投奔小扎另有隐情
据内幕消息,OpenAI面临数据瓶颈和技术难题,GPT - 4.5未达预期,GPT - 5转向实用改进。同时,公司存在技术转化问题、内部关系紧张等挑战,还在与微软谈判,也在为IPO做准备。
万字对谈 Physical Intelligence(π):具身智能的卡点和下一步突破,到底在哪?
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状,指出当前瓶颈是智能软件,还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题,认为通用机器人基础模型被低估。
DeepRare 重磅发布:全球首个可循证智能体诊断系统,直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构,模拟医生诊断思维,支持多模态输入,在多数据集评估中表现出色,已上线在线平台。
首个多模态工业信号基座模型FISHER,权重已开源,来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER,用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源,还提出 RMIS 基准评估性能,实验显示其泛化能力强。
GuardAgent:首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent,但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心,为此学者发布GuardAgent,它守卫agent,具通用性、精确判断和免训练部署优势,实验表现佳。