「环境扩展」共找到 905 篇相关文章
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案,智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA:人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA,含注释工具、大规模数据集等,还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B,公开代码、数据和模型。
上海又要冲出一个百亿芯片IPO
近日,瀚博半导体与中信证券签署上市辅导协议,冲刺A股科创板。其由前AMD核心技术领袖钱军、张磊创立,选差异化技术路径,已历6轮融资。当前国产GPU IPO潮起,瀚博有望借此抢占市场。
具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。
2025全球大模型应用报告:红海混战「忠诚度」瓦解,用户脚踏4.7条船!
2025年上半年大模型从技术走向生产,45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样,使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争,用户平均用4.7家大模型,国产模型出海需借第三国。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。
首钢园社群•邻里Station实战活动课:让AIGC掀起效率革命
7月16日晚,首钢园社群•邻里Station举办“AI视频生成与应用”实战活动课,聚焦AIGC前沿趋势。授课达人展示前沿AI平台案例,还进行多环节教学,剖析行业趋势,首钢园为学习实践提供好环境。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。