「能源领域自动驾驶」共找到 2304 篇相关文章
图灵奖得主杨立昆现场追问:AI 还没越过这 3 道认知墙,谈什么通用智能?
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙,即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构,提出JEPA架构及AMI概念,还建议别卷模型,应卷架构,如探索具身智能等领域。
NeurIPS 2025|CAKE:大模型驱动的贝叶斯优化新配方,让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学(深圳)等高校研究人员提出 CAKE 方法,被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数,构建自适应贝叶斯优化框架,在多领域实验中效果优,还具备可解释性。
Google 推出了免费 Vibe Coding 工具,一键集成聊天、视频、图像AI,真的很氛围。
谷歌推出免费 Vibe Coding 工具,集成多种 AI 功能。谷歌 AI Studio 的 Built 模式更新,能混合匹配 AI 功能,自动连接模型和 API。用户无需了解 API 文档,可快速做出 MVP,谷歌 AI API 免费(限速)。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO,用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO,解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标,用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」,在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
a16z:AI Coding 产品还不够多
a16z两位合伙人发文称AI应用生成平台不是太多而是太少。该领域发展如基础模型竞争,非赢者通吃,各平台找差异化共存。不同水平用户有定制平台,还应垂直细分。
强化学习的两个「大坑」,终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式,难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架,分别解决推理延迟和动作缺失问题,还可结合使用,对关键领域意义重大。
条条电路通罗马:大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来,机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出,「唯一电路」可能不存在,同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
告别「手搓Prompt」,前美团高管创业,要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下,Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备,将自动驾驶逻辑用于生活场景,转化视听信号为模型上下文,构建用户专属数据飞轮,让AI实现主动共鸣。
作为一个AI博主,我劝你先别急着用AI。
作者结合宝玉老师观点,认为想深耕某领域成专家,应在独立练习1000小时后再用AI。还分享自身创作中用AI辅助情况,强调品味重要性,称1000小时练习是建立品味体系的锚定。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略,它精准完成像素级深度估计等任务,为多领域带来前景。