「自我监督学习」共找到 1689 篇相关文章
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
刚刚,马斯克终极大招Grok Bot来了!
SpaceXAI发布Grok Bot早期测试版及将发布4.6版本。它是云原生AI Agent,能24小时工作、多Bot并行协作,还能跟班学习。它是600亿收购Cursor的成果,对标Anthropic的Claude Cowork。
拒掉字节、谷歌橄榄枝,Meta 离职大佬田渊栋官宣自立门户!苏妈老黄追着投
Meta离职大佬田渊栋官宣创业,新公司Recursive Superintelligence首轮融资6.5亿美元,估值46.5亿美元。其团队豪华,想跳出大模型竞争老路,让AI具备自我进化能力,计划2026年中期推出自主训练系统。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代,如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1,让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’,用强化学习平衡性能与成本,在七大基准测试表现出色。
OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。
OpenAI o1核心大佬离职后首次演讲!AI智能体=人力+代码「无限杠杆」
OpenAI研究员Hyung Won Chung离职后发声,认为AI是人类历史上最强大杠杆,结合人力与科技优势。它能提升个人学习效率,智能体作为复合杠杆让小团队创造大价值,还能加速社会科学进步。
Ilya新模型要来了?投资人爆料:今年最重要的发布!
a16z合伙人Martin Casado预告今年最重要的模型发布,线索指向Ilya Sutskever的新模型。SSI成立两年低调发展,获巨额融资,7月与英伟达合作。持续学习是焦点,但相关能力信息有限。
腾讯混元CL-bench续作发布,让大模型读懂你的日常生活
腾讯混元团队推出CL - Bench Life,用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型,结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足,揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff,使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff,将物理约束与强化学习结合,解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感,实验表明在多数据集上超现有方法,降低物理运动误差。