「持续适应系统」共找到 2150 篇相关文章
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
Nature子刊:港大等首提下一代AI硬件系统,能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊,攻克存算一体架构中模数转换器(ADC)能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”,使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%,为下一代AI硬件开辟新路。
AgentFly:重塑Agent,无需微调LLM,如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数,缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly,不更新LLM权重,在多基准测试表现出色,为构建通用智能体提供新范式。
AI正在疯狂吞噬一切!数据中心价值暴涨,但这场狂欢能持续多久?
文章指出AI数据中心投资使美国GDP增长显著,市场规模将大幅增长。科技巨头疯狂砸钱,投资集中在北弗吉尼亚。专家观点分裂,作者认为需求真实但短期有泡沫,投资可能推动进步,也可能重蹈覆辙。
生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源,结合Meta GR、快手OneRec实例,指出其有提升但非万能,不同团队应按需选择,还提及可能带来架构革新。
所有人看见了「大晓速度」,但真正值钱的是它背后的这套系统
过去一年大晓机器人在具身智能行业成果显著,首创研发范式和数据采集方案,推出世界模型并实现端侧部署,其行业方案进入真实场景。它从具身第一性原理出发,让信息低成本入模转化为生产力。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
图像编辑模型不止生成:BIGAI&上交大提出EAR范式,系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式,构建AMAZE基准,分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱,扩散式模型更适合视觉规划,CoT效果不稳定等。
“参考生”之王回归:Vidu Q3持续进化,剧张力拉满|甲子光年
近期,AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点,让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色,经测试在多场景降本增效,提升了视频“剧张力”。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。