「文本判别知识蒸馏」共找到 940 篇相关文章
告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。
The Batch: 942|暗基因组揭秘
AlphaGenome 能解读人类和小鼠基因组中 98% 不编码蛋白质部分,识别多项特征。它经预训练和知识蒸馏,在多项评测超早期模型,API 等免费用于非商业,助研究基因组与生物过程联系。
南大团队直击大模型高分神话:人类90分,最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大,还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
击败PI!星动纪元登顶具身奥林匹克,狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中,中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一,超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著,且已在多领域落地应用。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
80万条数据揭示隐患:AI正在「污染」病历,你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示,AI生成临床文本用于训练新模型,会使病理信息在数据迭代中消失,降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据,还提出缓解方法。
谷歌首个原生多模态向量模型发布:Agent 可以用文字搜图片、用图片搜视频了...
谷歌推出首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,通过Gemini API和Vertex AI公开预览。它将文本、图像等映射到统一向量空间,支持多模态交错输入,性能超越现有领先模型,开发者可快速接入。
Claude Code 推出语音功能,但是,不支持中文
Claude Code推出语音模式,向约5%用户开放。用户按住空格说话,系统自动生成文本,支持语音与键盘混合输入,能提高录入效率,但大概率不支持中文。此外,电报率先支持OpenClaw流式实时回复。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4!Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度,但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO,基于GRPO框架,让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4,且生成内容更简洁,成果被ICASSP 2026接收。
刚刚,腾讯姚顺雨署名首篇论文发布,「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板,还构建了CL - bench评测基准,评估发现前沿模型在上下文学习上表现差,未来要让上下文学习走向现实。