「频率 - 时间解耦」共找到 489 篇相关文章
Dario Amodei 万字长文：我们已经没有时间可以浪费了，直面并克服强大AI带来的风险
Dario Amodei万字长文指出，最早2027年或现超诺奖得主AI，人类面临安全威胁。他定义了“强大AI”，分析自主性、滥用、经济颠覆等风险，给出多方面防御措施，强调人类要直面问题。
从OpenAI离职创业到估值1700亿美元，Anthropic用4年时间引硅谷巨头疯狂押注
最新消息，Claude背后公司Anthropic即将达成新一轮融资50亿美元，总估值达1700亿，不到半年估值涨近3倍。该公司由前OpenAI员工创立，获亚马逊、谷歌等投资，其模型在代码生成领域优势明显。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
当我问deepseek有什么延长周末的好方法
作者询问DeepSeek延长周末的方法，其给出工作日压缩、周末扩容、心理延展、进阶管理等策略，还介绍建立“时间折叠”意识，不少豆友分享实践感受。
世界模型太慢？西交大提出Fast LeWorldModel：用「动作前缀并行预测」让动态估计加速4倍
视觉规划里世界模型‘想象’过程慢，西安交通大学研究团队提出Fast LeWorldModel，从根本改变预测方式，实验显示其提升了成功率，还大幅缩短规划时间。
让龙虾越用越聪明！普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL，能捕捉用户反馈与环境结果信号，有独立解耦异步机制，融合打分与文本指导，经真实场景验证效果良好，蹚出自我进化新路径。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
1人顶1个Infra团队！OpenAI前CTO新招，让大模型训练跌成白菜价
大模型训练正从‘作坊炼丹’进化为‘工业微调’。OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab推出Tinker，潞晨云微调SDK兼容其范式，实现算法设计与基础设施解耦，降低成本，提升人效，适用于多场景。
用AI写代码效率反降19%！246项任务实测，16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务，随机分配是否用AI。结果显示，用AI时完成任务平均时间增加19%，与开发者预测的效率提升24%相反。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。