「学习闭环」共找到 1655 篇相关文章
95% 企业 AI 投资无回报?华为云 × 合力亿捷:客服 Agent 给出解题思路
麻省理工报告显示 95% 企业生成式 AI 投资无回报,但指出办公自动化等领域回报率高。客服 AI Agent 是热门方向,华为云与合力亿捷合作的方案解决行业痛点,打通数据闭环,有示范意义。
OpenAI o1核心大佬离职后首次演讲!AI智能体=人力+代码「无限杠杆」
OpenAI研究员Hyung Won Chung离职后发声,认为AI是人类历史上最强大杠杆,结合人力与科技优势。它能提升个人学习效率,智能体作为复合杠杆让小团队创造大价值,还能加速社会科学进步。
Ilya新模型要来了?投资人爆料:今年最重要的发布!
a16z合伙人Martin Casado预告今年最重要的模型发布,线索指向Ilya Sutskever的新模型。SSI成立两年低调发展,获巨额融资,7月与英伟达合作。持续学习是焦点,但相关能力信息有限。
腾讯混元CL-bench续作发布,让大模型读懂你的日常生活
腾讯混元团队推出CL - Bench Life,用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型,结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足,揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff,使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff,将物理约束与强化学习结合,解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感,实验表明在多数据集上超现有方法,降低物理运动误差。
谷歌DeepMind最新论文,刚刚登上了Nature!揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题,虽在速度、泛化和读题上有局限,但开启了人类数学家与AI协作新阶段。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO,这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则,过滤低价值输出,保留关键线索,实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
从Token到词元:全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名,Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资,探索从语音到全模态的路径,成果颇丰且完成能力闭环,其发展受关注。