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上海交大/上海AI Lab翟广涛:当评测不再重要,AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题,他主张回归‘以人为本’,团队提出相关框架和技术路径,目标是训评一体。
Claude Code发布4个月,用户已经11.5万了,开发者:200 美元/月不算贵
Anthropic的Claude Code发布4个月吸引11.5万开发者,一周处理1.95亿行代码。它集成Claude Opus 4模型,功能实用,口碑好,让开发者觉得物有所值,反映开发者对AI编程工具接受度提升。
登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火,Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同,是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论,还给出了参考的博客和视频。
刚刚,小扎成立「超级智能实验室」!11人豪华阵容曝光,华人占多半
小扎官宣Meta「超级智能实验室」(MSL)成立,合并内部三大AI团队,28岁Alexandr Wang任首席AI官,公布11人豪华团队名单,团队多来自谷歌、OpenAI等大厂,目标开发超级智能。
GitHub爆款神器 | IOPaint:21.7k star 开源AI图像修复项目,竟能秒删水印、拓展画幅!
IOPaint 是 Sanster 团队出品的开源图像处理工具,集 SOTA AI 模型于一体,支持图像擦除、对象替换等功能,还支持多平台部署,能解决旅游照、电商图等处理痛点。
汤道生:腾讯持续加大 AI 投入力度,各项业务全面拥抱 AI
腾讯集团汤道生在 5 月 21 日峰会表示,生成式 AI 可用性质变,腾讯会加大投入,业务全面拥抱 AI。还提出‘四个加速’打造‘好用的 AI’,并介绍混元大模型、智能体等应用成果。
答对之后还能学,答错之后也有用:重新理解推理轨迹的训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究,重新解读推理轨迹的训练价值,解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点,梳理方法设计、实验结果与适用边界,为大模型推理训练提供新参考。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
Claude 5.1来了,但最强能力只向少数机构开放
9月1日,Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1,二者用相同底层模型,区别在安全限制和开放范围。Fable面向订阅用户和企业,Mythos仅向少数审核机构开放,此次还尝试新的开放方式。
Anthropic冲刺9000亿美元估值:48小时定生死,两周内见分晓
Anthropic给潜在投资者下48小时参与融资的最后通牒,融资规模约500亿,目标估值9000亿。部分早期投资者跳过,公司需资金支撑算力。若达成,将超OpenAI,这或为上市前最后一轮私融。