「深度感知」共找到 1033 篇相关文章
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授,任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大,为LLM崛起提供数学基石,解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
强化学习之父:大语言模型走错了路,不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向,认为其无真正智能,违背「苦涩教训」原则,缺乏持续学习能力,仅模仿人类,未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
Workflow和Agent的本质区别
文章介绍Workflow本质是定义任务及关系,核心是‘依赖关系’;Agent能感知环境、自主决策,核心是‘决策与执行’。二者相辅相成,抽象层次不同,还引出Agentic Workflow概念。
AI Agent做PPT卷疯了,最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年,做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程,解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现,为用户选择提供参考。
用MoE打造DNA基础模型更强范式!人大实现seq2func全新突破
中国人民大学团队提出SPACE模型,通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器,革新架构,提升了DNA基础模型性能与泛化能力,在多项测试中表现优于主流模型。
一周两破18年数学纪录!陶哲轩惊叹:AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手,一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升,后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步,展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
打印“脑细胞”成真:这款人工神经元成功刺激活体小鼠脑神经
美国西北大学马克·赫萨姆教授团队成功打印出人工神经元,能产生复杂“放电”信号刺激小鼠脑切片里真实脑细胞。团队用新型材料和创新工艺解决传统人工神经元难题,还拓展了其应用边界。
最新!万字综述Harness革命!
作者分享Harness Engineering直播笔记,介绍Harness解决Agent落地卡点,其公式为Agent = Model + Harness,有六大核心组件,还梳理了主线,指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键,且工程师不会失业。