「星辰大模型体系」共找到 8143 篇相关文章
1/15成本,实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识,但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark,成本仅为Meta模型WAM的1/15,在多任务中表现优异。
14 岁清华天才、普林斯顿最年轻终身教授王梦迪:AI 尚未发现新的基础科学|附完整演讲
本文整理了普林斯顿大学终身教授王梦迪在2026外滩大会的演讲,分析当前大模型在科学发现上的核心局限,提出AI实现自主科学发现的路径,分享了团队的科研实践。
这是我见过最全的免费 LLM API 指南,正规合法、开箱即用!
个人开发者在使用LLM API时面临成本高、资源杂乱、稳定性差等问题。Github上项目`free-llm-api-resources`整合全网正规免费资源,排除不合规服务,介绍主流模型、限制说明等,值得收藏。
原来我每天玩手机是在给平台免费打工
我们身处精心设计的数字体系,大型企业规模化后将运营成本转嫁给使用者和创作者。平台要求内容‘垂直’、鼓励‘模仿’,AI时代更直接收割全网公开内容,这是一场不动声色的掠夺。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
英伟达让机器人「做梦学习」,靠梦境实现真·从0泛化
英伟达推出DreamGen项目,让机器人‘做梦学习’。它利用视频世界模型生成神经轨迹,仅少量现实视频就能让机器人学会新任务,实现从0泛化,还将助力GR00T - Dreams发展。
你的 Harness 工作流真的在进步吗?我们用一场考试撕掉了遮羞布
文章指出Harness工作流常靠‘主观vibes’驱动,缺乏有效评价体系。为此推出Harness Eval评测系统,包含出题、答题、改卷等环节,形成闭环,帮助工作流持续改进,还能提升整体通过率。
刚刚,Anthropic官方Harness被LangChain悄悄开源了~
上周,Anthropic发布官方Harness:Claude Managed Agents,但它闭源。LangChain则发布Deep Agents Deploy的Beta版本,是开源、模型无关的Agent框架,可用于生产环境,部署步骤被打包成一个命令。
AI体育教练来了!中国团队打造SportsGPT,完成从数值评估到专业指导的智能转身
现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’,通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架,实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环,各模块优势明显,超越基线。
Snowflake CEO 复盘:为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud?
Snowflake曾是企业数据平台代表,随AI崛起,CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线,不造基础模型,专注放大数据价值,其可靠、计费合理,核心竞争力在数据。