「数据任务」共找到 4070 篇相关文章
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理,登上Science Advances!
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案,在边缘端混频器模拟计算中完成推理,解决传统方案问题,还在测试平台验证,能耗低且能完成多项机器学习任务。
ICML25 | 让耳朵「看见」方向!仅依靠360°全景视频,就能生成3D空间音频
空间音频技术成提升沉浸式体验关键,但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频,相关代码和数据集已开源,虽有局限但前景好。
AI开始替人类调用AI!token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计,截至8月10日,Agent类token用量半年涨14倍,人类仅2.8倍。差距源于用法差异,虽智能体部分token计价低,但用量大仍烧钱。省钱关键在配套,且智能体任务验收缺人手。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时,一个更底层的问题浮出水面:谁来为Physical AI提供真正能用的数据?Ropedia给出的答案,不是更多视频,而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑,解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力,但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务,介绍了其架构、训练过程和应用。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
360发布全球最强视觉语言对齐模型!榜单全面领先!
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型,几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语,团队还提出新中文多模态评测基准。
CVPR 2026 Highlight|让家电「在仿真中运转起来」,北大正式发布RealAppliance!
北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产,与真实产品系统多层面对齐;后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力,实验显示主流模型仍面临挑战。