「领域大模型」共找到 10029 篇相关文章
GLM-5.3你来定！智谱唐杰全球征集意见，评论区清一色：视觉
清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见，浏览量达40w+。此前他有求必应，网友热情参与。这次评论区多要视觉能力，因GLM-5.2是纯文本模型，而对手多为多模态。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮，Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial，可从原始视频自动生成 3D 重建等数据，构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M，提升 VLM 空间能力，还形成自动化数据飞轮，但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
当 AI Coding 进入复杂企业系统，为什么提效远没有宣传里那么美好 ？
以Claude Code、Codex为代表的自主编码智能体席卷开发者生态，但夸大能力现象严重。在复杂企业系统中，AI Coding提效远没宣传美好，存在诸多问题，企业应分级应用、进行约束下的人机协作。
独家｜美图入局 Visual Agent，Chance AI 完成数百万美元天使轮融资
美图布局下一代视觉 AI 入口，领投 Visual Agent 创业公司 Chance AI 数百万美元天使轮融资。该公司成立于 2025 年 8 月，从北美大学生切入，有独特产品逻辑，融资后将推进多方向发展。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
这是对Anthropic内部Claude Code创建者Boris Cherny的访谈。他介绍了Claude Code从三人孵化项目发展的历程，分享工作流，探讨编程现状、SaaS未来、产品与模型关系等，还给出软件大众化等观点。
AI「生肉证明」堆爆GitHub！陶哲轩重磅发声：只会解题没用了
陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。
巨震，OpenAI核心高管集体出逃！奥特曼挥刀自裁：理想已死，搞钱要紧
OpenAI高层发生大地震，首席产品官Kevin Weil、Sora之父Bill Peebles等集体离职，Sora项目无限期停摆、Prism项目解散。OpenAI正告别理想主义，全力冲刺IPO，战略转向实用主义，从卖‘应用’转向卖‘基础设施’。