「用户偏好数据」共找到 3778 篇相关文章
对谈 Macaron 创始人陈锴杰:RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”|Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰,探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性,介绍 Macaron 定位、特点、训练方式,还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会成功举办,共绘智能计算生态新图景!
12月26日,‘RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会’举办,DSA领域计算实验室揭牌。浦软与隼瞻科技将依托其开展研究、转化成果。会上各方共话RISC-V与AI融合机遇,还展示了ArchitStudio等产品应用。
颠覆传统向量数据库,直接将文本数据编码成视频文件,轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
Memvid将文本数据编码为视频,改变AI记忆管理,实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线,应用场景广,还给出安装、使用、配置等说明,并与传统方案对比。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
用户太蠢不配用 Fable?被Anthropic的回应气笑了:最贵的模型,最憋屈的体验
Anthropic推出Fable 5,有限时优惠但价格贵,新回退机制引争议,很多请求被降级。其曾强调安全,却用隐蔽方式编码用户信息,引发开发者不满,与OpenAI竞争也面临挑战。
机器人是具身大模型的「用户」:超维动力如何打通从人类经验到机器人行动?
今年WAIC,超维动力展台的乒乓球桌和双臂机器人开易拉罐演示吸引关注。其机器人90%经验来自人类第一视角数据,超维动力全栈布局,试图打通人类经验到机器人行动链路,目标是建立机器人持续进化方式。
大模型API的大众点评来了:7×24小时实测,毫秒级延迟智能路由,选API必备
清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评,用7×24小时实测数据为开发者提供参考,解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能,还统一了API度量衡,推动选型从经验走向数据驱动。
开源版MetaQuery来了!OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B,数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数达 8B 模型性能,代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效,还继承了多模态理解能力。
前OpenAI科学家&GPT之父:预训练精准数据过滤,极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文,提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片,以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍,且不损通用智能。