「数据驱动湍流模型」共找到 2944 篇相关文章
Agent全自动搭建代码运行环境,实时更新解决评测过拟合/数据污染问题|微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多,制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live,引入新Issue,实现环境自动化构建与更新,打破传统局限,还揭示传统基准过拟合问题。
清华&通院推出"绝对零"训练法,零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法,让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示,其训练出的模型超专家标注样本训练的模型,且能提升编程与数学推理表现。
首个英文原生「弱智吧」!逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子,但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH,开发生成框架SMARTYPAT,为大模型逻辑评估提供新思路,可用于多领域。
长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。
Anthropic 为 Claude Code 添加了沙箱和 Web 访问功能,以实现更安全的 AI 驱动编码
Anthropic为Claude Code发布沙箱功能及基于Web的工具版本,解决编码安全风险。沙箱有文件系统和网络隔离两个边界,能减少权限提示、增强保护,还解决了传统安全系统的限制。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队:基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型,采用“并行”轴向分解注意力机制,提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示,改进模型拟合与长期预测能力强,多数指标精度优于传统方法。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。
程序员必收藏!AutoGPT x 167k star实战指南:AI拆解+插件驱动,源代码一键自动化
AutoGPT 是基于 GPT - 4 的开源自主智能代理,在 GitHub 上超 176K 星,速度超 PyTorch。它能解决复杂任务自动化等痛点,具备持续自动任务等核心功能,还给出使用指南,在同类型项目中领先。