「实验闭环验证」共找到 2167 篇相关文章
具身Scaling Law押对了!独角兽新品1小时学会新任务,重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1,它在精细任务上表现出色,成功率大幅提升、效率加快,验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构,采用新技术提升性能。
Omni-Effects:首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。
ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力,在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上,港科联合SnapResearch提出ThinkDiff,以较少资源让扩散模型有思考能力,开辟多模态理解生成新路径。
ACL'25 | CIGEval:一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval,这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱,通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性,已在ComfyUI - Copilot上线。
今天,Claude Cowork大更新!合上电脑,它替你彻夜打工
Anthropic官宣Claude Cowork正式登陆手机和网页端,Chat和Cowork合并成一个入口。Cowork可脱离设备在云端运行,完成工作闭环,还能让用户在看球赛、赶飞机时用手机‘监工’,巨头正抢占普通人办公市场。
黄仁勋GTC开场:「AI-XR Scientist」来了!
英伟达CEO黄仁勋在GTC大会展示LabOS,这是全球首个融合AI与XR的协研科学家平台。它将多模态感知等技术融合,构建端到端闭环,还通过三大生物医学案例展示功能,开启人机协同科研新纪元。
Karpathy:写了20年代码,现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”,一年后弃用。他开源autoresearch项目,让AI Agent自主跑实验,自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”,认为工具虽变,但深度技术专长更重要。
刚刚,OpenAI新Transformer火了!Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法,思考Token减少但性能提升,不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究,该架构适合数学编程任务,Astra实力获验证,GPT - 6或即将发布。
不只DeepSeek,阶跃等开源JetSpec:大模型解码提速近10倍
近期,DeepSeek 推出 DSpark,阶跃星辰提出 JetSpec,都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率,JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同,但都显示大模型行业进入新阶段,推理效率成 Agent 落地基础变量。
Claude Code 生成 13 种编程语言代码基准测试:动态语言更快更省成本
Ruby 代码提交者远藤裕介评估 Claude Code 用 13 种编程语言生成代码的效率。经 600 多次测试,动态语言更快、更省成本且更稳定,静态类型语言慢且成本高。实验有局限,也引发质疑与回应。