「眼动追踪」共找到 215 篇相关文章
Meta数十亿美元收购Manus背后:从江西小镇到硅谷风暴眼,肖弘的十年狂飙
本文讲述了肖弘的创业历程,从江西小镇少年成长为Meta副总裁。他经历多次创业起伏,如早期项目失败,后借壹伴、微伴等产品成功。2022 年起投身 AI,开发的 Monica、Manus 成绩斐然,最终 Manus 被 Meta 数十亿收购。
OpenAI发布ChatGPT世代首个开源模型gpt-oss,4060Ti都能跑得动。
8月6日晚,OpenAI发布ChatGPT世代首个开源模型GPT - oss,有120B和20B两款。模型原生支持4 - bit量化,性能损失小,低配置显卡也能运行。跑分表现不错,还介绍了使用途径,虽有不足但改变开源社区格局。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学:面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模,融合图神经网络与注意力机制,从表面压力信号学时空关联,实现气动力准确预测,为AI在复杂气动建模提供新思路。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
动动嘴,AI自己打开小红书、高德地图帮你干活了,国产Agent深度体验
作者为测试AutoGLM能否提高AHPU,用两个实测案例展示其功能,还拆解产品技术,介绍其进化历程。AutoGLM虽有不足,但已接近作者期待的产品形态,未来有望持续进化。
比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。
GAIR Paper 106|追踪视觉 Token 的演化轨迹,实现无损压缩与 60% 推理加速|CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展,但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune,从演化视角衡量视觉Token重要性,保持性能无损同时降低60%推理成本。
狂揽19.7K star!!神级开源自动化神器,拖拽即搞定,上千模版,太爽了!
本文介绍开源浏览器自动化扩展工具Automa,它基于Vue开发,支持Chrome和Firefox。不用写代码,通过拖拽模块搭建自动化流程,功能丰富,在GitHub星标超19.7k,适合非程序员等人群。
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。