「无监督学习」共找到 1999 篇相关文章
登上Science Robotics顶刊!清华团队耗时22年,终于教会机器人踢足球
今年8月,清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文,提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力,成果在真机和赛事中验证,加速进化平台助力研究。
Zig 创始人直言,Bun 靠 Claude 生成的 Rust 重构版是“没人把关的烂代码”
Bun创建者用Claude智能体11天将Bun从Zig移植到Rust,虽通过测试,但Zig创始人Andrew Kelley批评其编程实践不规范,认为代码是‘没人把关的烂代码’,且AI生成代码缺监督会出问题。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话,20%执行,多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势,使用AI要有“妄想”心态,编码已非核心,判断力和品味更重要。
零样本 Sim-to-Real !实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题,提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案,结合触觉反馈和关节力矩感知,在纯仿真环境训练策略,可零样本部署在真实五指灵巧手。
Ilya的第一个模型,被曝本月上线
新智元报道,投资人Gavin Baker称Ilya Sutskever创立的SSI本月将发布首个模型。他还提及持续学习等技术或影响英伟达显卡需求,且指出Claude成华尔街“克朗凯特”,带来市场共识同质化。
被喷了……我索性扔出价值过万的 AI 编程 prompt
作者因招聘要求被喷,索性分享价值过万的 AI 编程 prompt。介绍招聘需把控 AI 产出质量,还讲了完整表达需求、完善文档、过程监督等编程要点,最后给出杀手级 prompt 并预告下文。
VAE再被补刀!清华快手SVG扩散模型亮相,训练提效6200%,生成提速3500%
前脚谢赛宁宣告VAE在图像生成领域退役,后脚清华与快手可灵团队就推出无VAE潜在扩散模型SVG。它通过语义+细节双分支+分布对齐,实现多任务通用,训练提效62倍、生成提速35倍。
GPT-6要「活」了?MIT新作曝光,AI「自进化」不远了
麻省理工学院推出全新自适应大模型框架「SEAL」,让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。网友猜测GPT - 6可能整合其能力,成为能自主学习的模型,研究虽有局限,但为大模型自进化提供新路径。
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。