「混合动态数据采集」共找到 2941 篇相关文章
腾讯发布Hunyuan-GameCraft！从静图进入动态游戏世界
近年来，现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft，可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频，能精准响应交互信号，保留历史场景信息，不过动作空间待丰富。
OpenAI：人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上，NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠，根源是将其当成静态、单向的，提出HAA框架，强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
模型、代码、数据全开源！轻松训练自己的垂类Agent！
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`，基于开源Qwen模型，用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源，抛弃SFT纯用RL训练，还分享训练秘籍和TTS技巧，为垂类Agent训练提供新范本。
科技CEO用ChatGPT+基因数据定制癌症疫苗！肿瘤缩小50%
科技从业者Paul的爱犬Rosie患罕见癌症，传统治疗难见效。他借助ChatGPT、AlphaFold等，结合基因测序数据，联合科研机构为狗狗定制mRNA癌症疫苗，使肿瘤缩小50%，但自主研制引生物安全担忧。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
Claude深夜更新！DeepResearch+MCP入侵你的私人数据，威力很大！
Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新，改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用，高级研究能力增强了搜索研究能力，这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。
阿里财报+96%是假象：扒开数据，真利润只剩8600万
5月13日盘前阿里发布2026财年Q4财报，主流标题称净利润同比增96%，股价盘前一度涨7%。但经分析，扣掉投资浮盈后真利润仅8600万。文章还给出财报分析方法、释放的关键信号及投资建议。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。