「能力提升」共找到 5261 篇相关文章
OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。
阿里Qwen3一大波更新:代码生成、视频、图片、语音全都有
阿里Qwen3迎来一大波更新,涵盖多个模型。如Qwen3-Max在代码与智能体表现卓越;Qwen3-VL是强大视觉语言模型;Qwen3-Omni是全模态模型;还有图像编辑、同传、安全防护等模型及旅行规划师等应用。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。
配置驱动的动态Agent架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构,解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等,还提及 Agent Studio、执行引擎等,阐述运行部署、协作、治理,提供通用可落地范式。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰:RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”|Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰,探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性,介绍 Macaron 定位、特点、训练方式,还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
空间智能新高度:港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon,突破现有模型处理能力瓶颈,可实现万帧级场景表征抽取与定位重建,在多数据集上表现优于现有方法。
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab:找最好的人才,做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab,它在行业低谷时创立,坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制,如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等,还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式,NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构,解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集,经实验在多指标超现有方法,还验证了从仿真到现实的迁移能力。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
Nano banana手办玩法火爆出圈!无需抽卡,效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏,原来是谷歌的nano - banana(Gemini 2.5 Flash Image)模型爆火。文章实测其手办玩法,还介绍多种玩法,团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术,谷歌未来想整合模态实现AGI,还将举办黑客松。