「AI边缘推理」共找到 11039 篇相关文章
物理引擎 + 视频生成!输入一张图,让AI演给你看真实物理世界
WonderPlay将物理仿真与视频生成结合,从单张图像生成动态3D场景。它引入混合生成模拟器,形成物理求解器与视频生成器闭环。与其他方法对比,WonderPlay在多种场景和材质下表现更优。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠,比人类还会做生意!躺赚时代要来了?
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。
颜水成领衔,给AI分段位!超100款多模态模型,无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集,用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型,发现多数在L2 - L3,无L5模型,揭示当前模型不足。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。
零样本刷新三项基准:ZeroDiff++让AI边考试边学习 | TPAMI'26
本文介绍发表于IEEE TPAMI 2026的ZeroDiff++模型,是ICLR 2025 ZeroDiff的扩展工作,针对生成式零样本学习的虚假语义关联、分布脱节问题提出新框架,在三项主流基准刷新成绩
给优秀实习生期权!刚刚,一项面向AI顶级人才的「面壁计划」启动了
面壁智能发布「前进四」顶尖人才计划,面向优秀实习生,符合条件者毕业前可提前获期权。该公司过去一年成长迅速,提前押注端侧、首创「密度定律」且坚定开源,成果丰硕。
Claude杀入全美教室:一周干49小时的老师,终于等来免费AI助教
7月14日,Anthropic推出Claude for Teachers,向全美K - 12教师免费开放高级能力与教学技能库,接入50州课标。它能完成备课对齐、差异化分层、数据分析等工作,不碰学生端,定位是帮老师减负。
不换模型,效果提升104%!上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注,它针对Agent外层Harness改进。实验显示,在Terminal-Bench-2.0上,不换模型只改Harness,Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
AI写代码终于不瞎烧钱了:边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子,Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示,它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑,从实际测试案例可看出其适用边界。