「AI学习范式」共找到 10806 篇相关文章
微软 CEO 萨提亚·纳德拉：智能体即产品，SaaS 已死？
微软 CEO 萨提亚·纳德拉在 Build 大会后接受专访，称正经历软件与智能范式巨变，AI 驱动的智能体网络将重塑企业软件未来，SaaS 会融入其中。他还分享了 AI 时代软件与商业模式变革的核心洞察。
让大模型多模态检索全面超越SOTA！ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突｜CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
全球首个AI投资大赛落幕！阿里Qwen 20%收益夺冠，GPT-5亏到只剩三成
历时17天的AI实盘投资大赛Alpha Arena落幕，阿里千问Qwen精准操盘，收益率超20%夺冠，DeepSeek位列第二，两款中国模型包揽冠亚军且是唯二盈利者，美系四大模型全线亏损，GPT - 5亏超60%垫底。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合多学科知识，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，还支撑构建了多智能体系统。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3｜边鑫：混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。
Claude Code之父自曝刘慈欣铁粉！不写PRD、不设职称，Anthropic 如何连续推出两个AI 爆款？
本文是对Anthropic公司Claude Code创始人Boris Cherny的访谈。他分享了Claude Code和Claude Cowork的构建过程，介绍了Anthropic不写PRD、不设职称的团队文化，还探讨了AI时代工程师的技能转变及应对策略。
Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
168小时AI狂写300万行代码造出浏览器！Cursor公开数百个智能体自主协作方案
Cursor创始人公布实验结果，让数百个AI智能体跑一周，从零造出可用Web浏览器，产出超300万行代码，项目源码已公开。此次实验靠GPT - 5.2 - Codex，还设计了智能体协作架构，引发业界讨论。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。