「深度学习资料库」共找到 1974 篇相关文章
武大文科教授硬核跨界AI:半年项目量猛涨4000%,重构AI图表生产力
武汉大学王琼教授团队推出全球首个AI图表智能体“爱图表”,解决AI做图表的行业痛点。它不止生成,更可深度编辑,实现从“模板驱动”到“内容驱动”转变,秉持“白盒”理念,商业价值爆发。
AI 领域最''不务正业''的团队,可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体,有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体,有技术积累,基础聊天免费,开发小应用收费。
微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
Hermes 登顶 OpenRouter 之后,我才发现它最缺的那一块,被这个插件补上了
Hermes Agent 三个月登顶 OpenRouter,虽好用但记忆处理有缺陷,记忆库成大杂烩。记忆张量的 MemOS Local Plugin 2.0 可解决此问题,采用‘执行即学习’,有双层反馈机制,且资产可携带。
我用 Moxt,开了一家 AI 公司
作者体验 Moxt 后,用其创建 AI 团队做炒股分析、开发产品、设计桌游。Moxt 是 AI 原生协作平台,AI 同事有持久记忆,Workspace 灵活。个人和团队用它能提升效率,实现与 AI 深度共事。
OpenAI推理第一人创业了:要造“活到老学到老”的AI,先来融它70个亿
OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职不到一个月就创业,新公司Core Automation计划筹集10亿美元,要做具备「持续学习」能力的新型AI模型,解决主流模型‘训完就上线’、能力固定的问题。
Meta首个Agent生图模型登场,空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image,引入智能体机制,能编写代码、网络搜索,有自主修正能力,支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video,两模型均与Meta产品深度整合。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
刚刚,DeepSeek论文登上Nature,更多细节披露!
9月17日,梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面,它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注,靠强化学习激发推理能力,学会‘自我反思’,在多任务上优于传统模型。
Agent学会自己「长」Skill了!从失败里长出经验,比人类写的更好用|ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR,让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”,经闭环生命周期形成“认知Skill”,维护经验库,用强化学习让其学会“使用经验”,在多跳问答表现优。