「泛化学习」共找到 1650 篇相关文章
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
比豆包手机还狠！Gemini电视登场CES，谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出，谷歌将Gemini AI引入Google TV，让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能，还增强语音控制能力，打响客厅AI革命第一枪，同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。
别让米其林主厨削土豆！英伟达用「小脑指挥大脑」，重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator，通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5，成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具，具有可定制调度能力，标志着复合AI新范式的兴起。
上班后重新开始练口语，并获得了价值感
作者分享上班后用AI练口语的经历，称能无痛坚持，还获得价值感。介绍了AI练口语比线上外教课的优势，如免费、时间灵活等，也分享利用AI练口语的方法，如选话题、当场学习等。
首钢园具身智能持续进化！他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场，他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授，通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术，与萨顿强化学习理念结合，为具身智能发展提供新思路。
蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年！算力需求暴增10倍，推理计算吞噬一切
在最新播客中，DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏，还提及迈向AGI要扩大计算规模，算力需求或增10倍，且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等：如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。