「画面化」共找到 844 篇相关文章
Show me《指环王》!卡帕西强推大模型评测新基准
大神卡帕西宣称Anthropic用《指环王》给大模型评测上强度,这一‘指环王基准’正接替‘鹈鹕骑自行车’SVG测试。虽Opus 5生成的画面粗糙,但网友测试展现出丰富创意,不过新测试也引发争议。
时隔九年,中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日,第67届TOP500超级计算机排行榜发布,国家超级计算深圳中心的‘灵晟’(LineShine)夺冠,运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU,性能超美国El Capitan超20%,引发对未来计算架构思考。
一块TFT“屏幕”,如何成为AI4S验证新标准?
Anthropic呼吁放缓AI研究,AI for Science领域上下游能力增长矛盾凸显。TFT天然具备阵列化、高密度等特点,与AI for Materials验证需求匹配。领挚科技基于TFT技术为行业提供验证标准,助力科研成果产业化。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题,混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script(MTSS)新视频描述范式,将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题,在视频理解和生成任务表现显著。
盛大AI研究院新作:流式生成超越非流式,一句话让虚拟人动作丝滑如真,推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion,首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列,解决了现有方法的问题,在多数据集评估中表现优异。
EdgeClaw:把 Claude Code 体验带到 OpenClaw
EdgeClaw 由清华、人大、面壁智能联合打造,是开源 AI 助手。它让 OpenClaw 用户拥有 Claude Code 级长期记忆能力,有多层结构化长期记忆等核心功能,适用于大型代码库维护等场景,还给出了使用方法。
跨越智能体落地的可信鸿沟:玄甲(AgentWard)全链路防御操作系统正式发布
大模型向自主智能体演进,安全威胁全域化。当前安全方案有局限,制约产业落地。清华大学团队推出玄甲全链路安全防御操作系统,构建五层纵深防御体系,已落地应用,降低安全事件发生率,筑牢安全防线。
让AI变成Super员工的秘密:高效训练Skills
文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训,分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠,将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工,还给出训练方法。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
清华发布世界模型评测新标尺:直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准,用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估,含十六项视频指标,结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距,转型为实用型模型是行业挑战。