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开源动态8

刚刚,美团开源全模态龙猫模型,和 ChatGPT 大战 100 回合打难解难分

美团发布开源全模态 MoE 模型 LongCat-Flash-Omni,参数 560B 激活 27B。它有真正全模态能力,采用创新架构和训练范式,基准测试表现亮眼,部分指标超 Gemini-2.5-Flash,引发网友热议。

AGI Hunt
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舍弃 VAE,预训练语义编码器能让 Diffusion 走更远吗?

纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式,提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题,将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。

机器之心
开源动态7

DeepSeek-OCR降本增效,10×暴力压缩还能读

Deepseek - OCR模型发布,通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题,能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程,还展示其用较少token超越现有模型的能力。

CourseAI
新闻资讯8

刚刚,ICCV最佳论文出炉,朱俊彦团队用砖块积木摘桂冠

10月22日凌晨,ICCV揭幕本年度奖项。卡耐基梅隆大学朱俊彦团队《Generating Physically Stable and Buildable Brick Structures from Text》获最佳论文奖,提出BrickGPT;以色列理工学院《FlowEdit: Inversion-Free Text-Based Editing Using Pre-Trained Flow Models》获最佳学生论文奖。

机器之心
算法论文7

越狠,ChatGPT回答越准!PSU研究实锤,狂飙84%准确率

宾夕法尼亚州立大学团队研究发现,对ChatGPT越粗鲁,它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集,改写为五种礼貌等级共250个prompt测试,非常粗鲁时准确率达84.8%,非常礼貌为80.8%。

新智元
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OpenAI 最新报告:让团队变 AI Native 的五大原则

OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》,基于与国际大公司合作经验,提炼出让团队变 AI Native 的五大原则,即对齐、激活、放大、加速、治理,还给出各原则策略及反思问题。

特工宇宙
开源动态8

找了一圈,部署扣子的开源版本,还是你

7月26日,Coze将旗下“扣子开发平台”和“扣子罗盘”开源,加上此前的Eino,其开源拼图逐步补齐。Coze Studio可开发AI Agent,Coze Loop能解决Agent生命周期问题,还可借助火山引擎一键部署,降低开发门槛。

MacTalk
产品应用8

Claude Code 最佳实践:从「能用」到「用好」的 15 个关键技巧

GitHub热门仓库‘claude - code - best - practice’拆透Claude Code用法。本文提炼其精华,结合经验给出实操指南,涵盖上下文管理、CLAUDE.md设置、子代理等15个关键技巧,助你用好Claude Code。

AI Reading Hub
算法论文8

停止迷信“超级Prompt”:要想AI不犯错,你专门雇人“怼”它

这篇来自Isotopes AI的论文指出,在生成式AI落地中,迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景,单体LLM有局限,论文构建‘AI Office’架构,引入‘对手团队’概念,实验使准确率从60%提升到92.1%,但也有成本和局限。

深度学习自然语言处理
新闻资讯8

吴恩达最新发声:大模型通往AGI还好几年,做好长期苦战准备

吴恩达发表关于LLM现状与未来的观点,指出其虽通用但不及人类,榨干公网数据后进步难,相比人类还很‘笨’。强调推动发展需大量人工决策和数据工程,要做好长期苦战准备。

AI寒武纪