「零样本预测」共找到 899 篇相关文章
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。
OpenAI 广告续命遭全网骂，用户要跑路Gemini！需烧 400 亿，18个月破产预警
OpenAI计划在ChatGPT对话界面向美区免费版和低价订阅用户测试广告投放，旨在拓展营收缓解成本压力。此举动引发批评，用户转向Gemini。OpenAI虽营收增长，但算力投入大，首席财务官称加广告会坚守三大原则。不过，有预测称其18个月内或破产。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌
谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
音频全能王炸！小米MiMo-Audio开源，力压Gemini/GPT-4o！
小米团队开源通用音频大模型MiMo-Audio，集多种功能于一身，支持7国语言零样本克隆和中英混合合成。首包延迟低，效果自然稳定。在多个基准测试中表现优于Gemini-2.5-Flash和GPT-4o-Audio。
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
昆仑万维周亚辉投资笔记：AI时代的Super App之战打响｜甲子光年
周亚辉认为AI时代Super App数量会大减，价值倍增。他预测张一鸣将成未来首富，字节在AI领域布局广。还提到马云的千问会是豆包劲敌，分析了美团、拼多多等企业在Super App之战中的情况。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。