「AI能力进化」共找到 11466 篇相关文章
治好多模态近视和走神!上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题,总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预,无需增加计算成本,却能显著提升主流模型视觉理解能力。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
对话Noitom Robotics CEO戴若犁:没有人比我更适合解决机器人的数据问题 | GAIR 2025
本文是对诺亦腾机器人CEO戴若犁的专访。他表示因机器人业务营收两年涨40倍,年初拆分成立机器人数据公司。该公司以数据为交割界面,有产品交付能力,已与六七十家头部公司合作。
6666!NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人,指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习,且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化,这给正火热的RLVR泼了冷水。
Kimi K2 Thinking,最强思考模型,附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型,它能边思考边行动,是目前最强开源思考模型,多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构,有性能优势,还给出部署方式,实测表现佳。
视觉领域的GPT-3时刻!DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示,视频模型Veo 3学会‘无师自通’,能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级,还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
斯坦福新论文:微调已死,自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出,依靠上下文工程,无需调整权重,模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE,不依赖模型重训,让上下文自主进化,在多场景测试中表现优于多种方法。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
蛋白质基座的GPT时代来了?!
清华大学周浩课题组联合上海人工智能实验室发布蛋白质基座模型AMix - 1,以系统化方法论构建,实现蛋白质基座领域从BERT到GPT时代跨越,有四大‘超能力’,设计的蛋白活性提升50倍,代码等已公开。
代季峰陈天桥联手AGI首秀炸场!最强开源深度研究模型,GAIA测试82.4分超OpenAI
MiroMind ODR是代季峰加盟陈天桥后的技术首秀,GAIA测试82.4分超OpenAI。它全开源可复现,包括MiroFlow、MiroThinker等四个子项目。团队还曾推出MiroMind - M1,专注提升数学推理能力。