「上云智能体」共找到 5427 篇相关文章
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
过去CPU是计算核心,如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域,GPU优势明显,软件支持也推动其普及。未来,GPU将在更多领域发挥作用,还会与CPU融合。
景不动人动,MLLM如何面对「移步换景」的真实世界?OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench,从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界,揭示主流多模态大模型在线时空理解短板,为未来模型发展指明方向。
ICLR神秘论文曝光!SAM3用「概念」看世界,重构视觉AI新范式
2023年Meta推出SAM,后SAM 2扩展到视频分割。近日,SAM 3现身ICLR 2026盲审论文,带来「基于概念的分割」新范式,强调按「语义概念」理解和分割图像,还构建数据引擎提升性能。
永别了,人类冠军!AI横扫天文奥赛,GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛(IOAA)中,GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM,发现它们大多达金牌水平,但在几何、时空推理等方面有困难。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了:1300000000000000(别数了是千万亿)
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿,较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比,谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力,谷歌为行业树立新标杆。
RAG新王:AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息,RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案,有 4 个模块化组件,在 6 个数据集上刷新 SOTA,解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。
Being-VL的视觉BPE路线:把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线,先将图像离散化并「分词」,再与文本统一建模,能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验,还介绍了实现步骤、训练方式等。
英伟达一口气开源多项机器人技术,与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术,有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等,还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术,全栈式布局或重定义机器人研发规则。
云栖大会演讲实录:Qoder 产品背后的思考与未来发展
这是云栖大会上关于 Qoder 产品的演讲实录。Qoder 是阿里推出的 Agentic 编程平台,上线一月收获数十万用户。介绍了 AI Coding 三阶段,阐述 Qoder 定位、功能模式、技术优势,展望 AI Coding 未来。