「可验证智能」共找到 7302 篇相关文章
刚刚，ChatGPT支持MCP了！一句Prompt即可全自动化
今天，OpenAI官宣ChatGPT的MCP功能上线，仅Plus和Pro用户可用。MCP可让AI模型等标准化交互，使ChatGPT自动化程度大幅提高。官方Demo展示其强大潜力，网友态度积极，但功能仍有改进空间。
把抖音的研发管理搬到车企，跑得动吗？
飞书项目在深圳新品发布会推出整车研发解决方案，首次明确‘平台化’定位并公开产品架构。其方案覆盖架构整合等四场景，还进行技术升级，如轻应用、Project 4K 计划等，已获车企实践验证。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失，传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法，经MusicNet数据集实验验证，该方法在各间隙长度上表现优异。
阿里最新开源王炸Agent！性能全面SOTA！
阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
1/3预算跑平 GPT-5？上海AI Lab「路由魔法」成本直降63%性能反涨 7%！
当前大模型需解决性能与效率平衡问题，GPT - 5用测试时路由技术初步平衡。Avengers - Pro测试时路由框架集成不同LLMs，通过嵌入、聚类、评分操作，调整权衡参数α，能依查询特征选模型，性能和效率优于单一模型。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。