「万亿参数智能体」共找到 4020 篇相关文章
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博:PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络(PINNs)是求解偏微分方程的热点方法,有统一处理正、反问题等优点,但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源,展望了改进方向,为构建微分方程智能求解框架提供参考。
RL训练一层就够了!单层RL超越全参数训练,跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现,RL收益集中在中间层,训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标,经多模型、算法、任务实验验证,还给出三种训练优化策略。
具身智能从此「边听边说」,智源研究院开源原生全双工语音大模型RoboBrain-Audio
北京智源研究院联合多方发布原生全双工语音对话大模型 RoboBrain - Audio,采用新架构和创新训练范式,在性能上全面领先,革新音频 - 文本对齐方式,丰富了 RoboBrain 全栈体系,推动具身智能发展。
特斯拉开源硬件,中国团队开源大脑!首个具身智能顶配全家桶上线
4月特斯拉宣布人形机器人Optimus技术开放,国内智平方推出全球首个具身智能模型开源社区AlphaBrain Platform,提供全链路技术栈。该平台亮点多,还适配最新具身Benchmark,打破实验室围墙,推动技术突破。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law!Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限,现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案,利用人类视频手部数据构建数据集,训练出VLA模型Being - H0,经实验验证效果良好。
Anthropic智能体大会:Agent也会精神分裂,我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent,分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题,根源是内外层Agent能力认知断裂,修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
PPIO姚欣:AI正在进入自主行动与创造时代,智能体需要全新的操作系统|MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上,PPIO姚欣表示AI进入自主行动与创造时代,Agent会成未来AI主力,Agent Infra将成新操作系统。PPIO构建AI云能力,还推出Agent沙箱助力厂商落地。
美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。
Anthropic、OpenAI、谷歌和微软都认为智能代理控制层是产品,但在定价上存在分歧
近期,Sycamore获6500万美元种子轮融资用于构建自主企业级AI操作系统,Anthropic、OpenAI等也有动作。各实验室都认可智能代理控制层是产品,但在定价和交付模式上分歧明显。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败?首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向,应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集,设计三种初步方法并评估,虽现有方法表现有限,但此研究意义重大,有望助力打造更可靠系统。