「少样本泛化」共找到 787 篇相关文章
鹅厂员工都Vibe Coding出了什么好玩的东西?
Vibe Coding让‘人人都是产品经理’成可能,无需代码基础,几句对话就能将想法变成现实。鹅厂员工用它做出很多好玩的东西,如监控工具、小游戏、相册搜索app等,有不少还进行了开源。
人跑光了,AI视频炸了!马斯克狂发推:Grok Imagine三金封神
xAI的Grok Imagine在DesignArena视频排行榜上,拿下视频竞技场、图像转视频和视频编辑三项第一,远超谷歌Veo 3.1、Sora等对手。它进步迅猛,靠聪明设计取胜,还将推动AI从“蛮力计算”向“智能理解”转变。
视频生成太慢?英伟达、谢赛宁等发布TMD框架,实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低,应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架,将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示,TMD能实现超70倍加速,质量损失小,用户也更偏好其生成的视频。
1 分钟,我在百度 App上免费部署了OpenClaw
OpenClaw热度高,但原生部署折腾且成本高,应用少。百度App提供免费轻量部署入口,耗时不到一分钟;百度智能云0.01元可进阶部署。实测它在信息搜集和代码生成任务表现好,但也有局限。
Meta数十亿美元收购Manus背后:从江西小镇到硅谷风暴眼,肖弘的十年狂飙
本文讲述了肖弘的创业历程,从江西小镇少年成长为Meta副总裁。他经历多次创业起伏,如早期项目失败,后借壹伴、微伴等产品成功。2022 年起投身 AI,开发的 Monica、Manus 成绩斐然,最终 Manus 被 Meta 数十亿收购。
产业链各环节发展迅速,具身智能商业化路径逐渐清晰|甲子引力
2025甲子引力年终盛典上,多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等,认为虽产业有泡沫,但产业链各环节发展快,商业化路径渐明,中国具身智能产业元年已至。
准确率腰斩!大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测,揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross,经测试揭示模型短板,验证改进方法潜力,研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
夸克做ChatBot,为什么是现在?
AI行业曾有“垂直Agent幻觉”误区,重演App时代“功能碎片化”老路。而模型趋势是泛化与整合。10月23日夸克上线“对话助手”,其此时入局是基于技术、竞争和交互形态三重判断,且有模型和系统双重保障。
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架,仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点,将多模态信息统一在单一模型,为空间智能领域打开新大门。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。