「机制进化」共找到 1443 篇相关文章
字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin,快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。
字节开源新型多模态模型Dolphin,采用“先分析后解析”范式,能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性,还提供安装、推理使用指南。
DeepSeek Harness和V4 Pro正式版同时重磅上线,一手实测:DSH更像是AI操作系统
DeepSeek V4 Pro正式版0813上线,升级Agent能力,网页、API、app皆可用。DeepSeek Harness亮相并开源,基于“一切皆插件”理念。V4 Pro跑分部分能力突出但价格将涨,其实际表现待更多测试。
1.5K Star!网页提取神器 webclaw:让 AI 精准抓取网页核心内容!
webclaw是专为AI工作流打造的高性能网页提取工具,能把网页转成适合大模型的内容。它有Token优化、极速响应等亮点,支持多种安装和使用方式,解决了传统抓取工具的痛点。
王云鹤眼中的Harness:复杂优化问题,AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering,指出Agent=Model+Harness,多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性,认为它是复杂优化问题,关乎AI“灵魂”之争。
超越VLA与世界模型,银河通用发布LDA,全谱系数据跑通Scaling Law
近期具身智能领域竞争激烈,银河通用联合多机构发布 LDA-1B 模型,能统一利用各类具身数据。它在基准测试中表现出色,代码已开源,还解决了数据格式、质量等问题,实战效果也很突出。
OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
“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。
GPT-5都救不了的AI幻觉,原来问题不在模型,在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’,导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案,要更新‘考试规则’,让模型适当表达不确定。
Agent与工具交互平台级探索,只用接入一个MCP服务就能调用6000+工具
在模型性能趋同背景下,知识库、工具成AI应用差异壁垒。MCP规范Agent与工具交互,但在实际生产中有挑战。ACI.dev项目维护者Aipotheosis Labs探索简化Agent与外部工具集成等过程,对企业级应用有示范意义。