「嵌入空间」共找到 637 篇相关文章

推荐文章7

2026年了,我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model

文章围绕World model展开深度讨论,界定其概念,分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线,指出评估比LLM难,提及游戏化benchmark可能是破局点,还强调具身进展由数据驱动,Ego - View或为泛化关键。

五源资本 5Y Capital
开源动态8

英伟达MIT出手!华人团队重磅开源,大模型推理内存暴降10倍

英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention,核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性,保留关键部分。它使内存消耗降10倍,吞吐量提2.5倍,还提供vLLM集成和MLX实验性支持。

新智元
算法论文8

Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力

文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。

机器之心
新闻资讯8

中国科幻大会聚合力 铸就首钢园未来产业新高地

2026第十届中国科幻大会3月27日开幕,这是该盛会第六次落地首钢园。自2020年结缘,首钢未来数字空间创新高地渐成实景。首钢聚焦科幻等新质生产力领域,构建多元体验矩阵,以“会”聚产,推动科幻产业生态繁荣发展。

首钢园
开源动态8

「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布

AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。

新智元
算法论文8

比人类专家快2倍,斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover:用「测试时强化学习」攻克科学难题

斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法,让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色,如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI,计算成本低,或为持续学习打开新空间。

机器之心
新闻资讯7

为什么微信不直接在群里加AI?

2026年春节档互联网竞争激烈,腾讯携元宝入局。元宝派脱胎于腾讯会议AI探索,旨在打造AI社交空间。微信内测在群里用元宝,但仅自己可见。腾讯选择体外循环路径,让元宝派重新定义社交场景。

乱翻书
新闻资讯8

Gemini 首次反超 ChatGPT,谷歌CEO劈柴哥复盘:不止是十年算力与全栈豪赌,更是找回了“老谷歌”那个味儿

截至2025年底,Gemini在桌面和移动端单次使用平均停留时长首超ChatGPT,下载量也快速追赶。谷歌将其嵌入自家生态策略见效,这与Gemini 3推出有关,还体现了全栈能力与早期谷歌文化回流。

AI前线
算法论文8

用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能

当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。

量子位
开源动态8

一句话搞定后端?揭秘被 52.1k 开发者选择的 PocketBase:真能让你 0 运维快速上线产品吗?

PocketBase是“把后端打包成一个文件”的开源项目,既可以作为独立的轻量后端服务直接运行,也能作为Go库嵌入到应用中。它能解决团队做MVP等遇到的痛点,有诸多核心功能和技术优势。

小华同学ai