「有监督学习」共找到 7137 篇相关文章
具身智能奇点已至!超越π*0.6,极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化,在多真实任务近 100% 成功,超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式,用超万小时数据训练,推动通用具身智能发展。
所有顶尖AI实验室都失去了联创,除了Anthropic!
美国顶尖AI实验室大多失去联创,如OpenAI 11位联创只剩3人。而Anthropic的7位联创无人离队,普通员工留存率达80%,在吸引人才上对OpenAI和DeepMind呈单向优势,虽也有员工被Meta挖走,但也有人拒绝Meta。
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。
TPU vs GPU 全面技术对比:谁拥有 AI 算力最优解?
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解,将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性,本文重新分析,指出TCO因场景而异,互联体系分歧在流量假设,Google TPU v8成本优势被削弱。
因为AI编程,Tailwind CSS差点死了
2026年,备受AI智能体欢迎的Tailwind CSS框架团队却陷入困境,创始人Adam Wathan透露已裁掉75%成员。因AI写代码,人类不访问文档,付费产品无人买单,流量降40%、收入损失80%。虽有公司赞助,但仍需探索新商业模式。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
刚刚,蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队,于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强,其核心是「发现式智能」理念,还采用了新训练技术,有 A 股涨停板预测等应用。
救命!和漫画角色聊上头了,AI陪伴的新答案有了
快看漫画2.0版本推出AI陪伴互动漫画,将AI嵌入漫画角色,玩家以第一视角改写故事。它解决了AI陪伴产品痛点,靠共同经历和叙事上下文存续关系,还集成多家AI技术,内测数据显示有商业潜力。
「一脑多形」圆桌:世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展?|GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上,高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论,探讨研究进展、挑战与机遇,还谈及创业和数据获取等问题。
谷歌创始人罕见反思:低估 Transformer,也低估了 AI 编程的风险,“代码错了,代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思,谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错,更适合创意类工作。还回顾谷歌发展,指出虽有研发积累,但曾投入不足,强调算法比算力更关键。