「跨域迁移学习」共找到 1617 篇相关文章
春晚武BOT论文来了！王兴兴署名，同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文，王兴兴署名，同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架，打破学习和物理可执行性瓶颈，在高保真度与可扩展性间权衡，经测试在真实硬件上表现出色。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别？它如何工作？如何快速构建智能体？
文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。
图谱检索全面 or 效率？蚂蚁&浙大Deep GraphRAG：全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。
深度之赌：从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史，从Jeff Dean本科研究神经网络失误，到Google Brain诞生；还有Hinton等深度学习先驱经历，如Hinton当实习生、AlexNet诞生等，也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
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。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。