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被轻视的巨大市场,大厂做不好的Local Agent为何难?| 甲子光年

文章指出大模型边际收益递减,AI竞赛规则生变,产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力,但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型,推出Libra,有望撬开万亿美元增量市场。

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从15个研发配1个设计,倒挂成1个研发配2个设计!OpenAI设计主管:现在是有史以来 成为设计师的最佳时机

在科技行业,产品设计师与用户研究员对职业前景焦虑、满意度低,而OpenAI产品设计负责人Ian Silber认为当下是成设计师最佳时机。他与Lenny探讨AI时代设计变革,分享应对策略、人类设计师价值等观点。

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奥特曼遭遇死亡威胁:凌晨家中被投燃烧瓶

当地时间凌晨3:45,OpenAI CEO奥特曼家中遭20岁男子投掷燃烧瓶,嫌疑人已被捕。奥特曼发文报平安,还分享家人照片,同时写下对AI行业现状思考及与马斯克等冲突的反思。

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MeanFlow再下一城,北大提出机器人学习新范式MP1,实现速度与成功率双SOTA

北大研究团队提出机器人学习新范式MP1,将MeanFlow引入机器人学习,实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力,在仿真和真机测试中,实现速度与成功率双SOTA。

机器之心
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Anthropic:警惕评测排行榜!差别可能只是机器的内存更大,而已

Anthropic发工程博客指出,AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小,而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同,资源配置影响评测结果,排行榜分数差距或因硬件。

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不受控的 Agent ,凭什么上生产系统?

本文探讨AI Agent落地企业生产系统的核心痛点:Agent输出失控风险高,指出模型能力不代表落地可用性,介绍了业内首套以评估为核心的Agent全生命周期部署方法论Agent DLC,附真实落地案例。

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CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了

北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。

机器之心
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全球功能最全的视频生成模型来了

阿里发布新一代通义万相2.6系列模型,是全球功能最全的视频生成模型,覆盖文生视频等多种模式。它在视频创作和文生图方面能力提升,虽有小瑕疵,但日常短视频和二创已可用。

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逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%

Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。

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GPT-5.2全力出击!碾压44类专业工作,实测编程同价位无对手、深度推理封神,但速度太拉胯了

GPT-5.2登场,有即时版、思考版与专业版。它在多方面大幅升级,能碾压44类专业工作。经济性强,编程能力佳但速度慢,还自评‘最优科研模型’,幻觉现象减少。今日起推送,优先面向付费用户。

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