SOTA结果」共找到 885 篇相关文章

开源动态8

分割一切并不够,还要3D重建一切,SAM 3D来了

深夜 Meta 重大更新,上线 SAM 3D、SAM 3。SAM 3D 含物体与场景重建、人体形状与姿态估计两模型,能将 2D 图转 3D 重建结果。SAM 3 可检测、分割与跟踪图像视频物体。Meta 开放模型权重与代码,推体验平台。

机器之心
开源动态8

深夜开源首个万亿模型K2,压力给到OpenAI,Kimi时刻要来了?

昨晚,月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型,同步上线更新 API,价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA,展示出领先能力,还介绍训练关键技术,或成模型智能进化关键。

机器之心
算法论文8

56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。

机器之心
新闻资讯7

黄仁勋搬来华尔街5000亿,买GPU可以按揭了

8月11日,英伟达宣布与六家金融机构合作,成立算力融资平台,欲动员超5000亿美元,把算力做成可融资生意。其将英伟达全栈AI基础设施当可投资资产,客户按需付费,但英伟达股价不涨反跌,这场豪赌结果待察。

新智元
产品应用7

DeepInsight x ChatBI:个人Agent助手养成计划

文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开,从用户视角拆解使用流程,分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法,还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。

阿里云开发者
新闻资讯7

Mira Murati 创业公司首发长文,尝试解决 LLM 推理的不确定性难题

OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理难获可复现结果,深入探究其不确定性根源,提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。

Founder Park
新闻资讯7

下一站AI创业主线:别卷模型了,把这件事干成才重要

在AGI Playground 2025上,极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代,多模态短期影响被高估、长期潜力被低估,通用Agent是巨头之争,垂直Agent是创业机会,还会催生新基础设施,付费模式向按结果付费演变。

Founder Park
开源动态8

面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL:3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会

文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL,其工作流统一,输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会,支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果,并表明该SKILL能节省token、缩短工期,作者厌恶Torch Compile。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年

GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。

甲子光年
算法论文8

与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

机器之心