「深度学习研究」共找到 3476 篇相关文章
Cohere融资36亿，AMD英伟达都投了！前Meta研究副总裁出任首席AI官
AI初创公司Cohere完成5亿美元融资，估值达68亿美元，由Radical Ventures等领投，AMD、英伟达等参投。同时，前Meta AI研究副总裁Joelle Pineau出任其首席AI官，Cohere专注企业AI赛道。
AI已经开始自己设计算法，并且超越顶尖人类专家，人类还能做什么？
谷歌DeepMind团队与加州大学伯克利分校研究显示，AI能设计出超越人类专家的算法。如在多个领域案例中，AI设计的算法在成本、效率等方面表现出色。ADRS方法将系统研究核心环节自动化，人类研究员角色也将转变。
模型换个Harness就「变笨」？EverMind把自进化从研究推向产品，让AI「越用越聪明」
同一模型换 Harness 表现或大幅波动，暴露自进化走向产品的两个关键问题。EverMind 用 HarnessBank、Raven 与 EverMe 解决，将自进化从研究推向产品，让 AI「越用越聪明」。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
POF | 西北工业大学马榕池、高传强等：基于预解分析的圆柱绕流最优射流控制位置对雷诺数依赖性研究
本文提出预解分析有效增益指导控制位置量化设计方法，发现不同雷诺数下最优控制位置关系式，挖掘出射流与主流掺混作用的流动机理，即射流在科恩达效应有效行程内到分离点可最佳抑制涡脱。
小模型，大能量！200美金的GPT Pro竟然输给了它？
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite，它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事，速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色，核心突破在于主动图像操作与深度推理。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征，现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制，实现性能与效率提升，在实验中表现优异。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。