「感知能力」共找到 3528 篇相关文章

新闻资讯7

关于中美 AI 竞争的差距,我可能真的说错了

作者因读者反馈,意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国,但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知,且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。

MacTalk
新闻资讯8

Google封神,计算机视觉的GPT3时刻来了!

Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果,Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力,能以图片+提示词完成复杂视觉任务,还具备感知、建模等四大超能力。

探索AGI
产品应用8

Claude Code迎来大更新:Agent能力增强

Claude Code 2.1.0正式发布,围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增,如技能与Agent的热重载、上下文分叉等;修复诸多问题,还进行了性能、可靠性等方面的优化。

AI寒武纪
算法论文8

让大模型异步地增强推理能力

在大模型推理时代,Test - Time Scaling成提升能力重要方向,但面临效率问题。ATTS提出异步框架,加入共形预测筛选候选路径,实验显示其加速显著,将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。

深度学习自然语言处理
产品应用7

Jina Embeddings v4 的量化感知训练

文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。

Jina AI
开源动态8

HAMi × NVIDIA:GPU 拓扑感知调度实现详解

HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能,解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理,介绍核心特性、阶段及代码,用双策略寻优算法保障性能与资源健康。

AI前线
算法论文8

视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL

数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。

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Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的?

本文编译自Browserbase增长工程师Kyle Jeong的个人博客,对比了纯视觉路线Computer Use模型的缺陷,详细拆解Astra模型利用无障碍树结合Codex Harness实现能力的架构、训练方法,分析其优劣与行业价值。

海外独角兽
新闻资讯7

Helidon 引入 Agent 能力,Java 框架开始内建 AI 编排

Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本,对齐 OpenJDK 发布节奏,纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库,还增强与 LangChain4j 集成,支持智能体编排。

InfoQ
新闻资讯7

ICME专题征稿 | 具身多模态智能:从感知到世界建模

ICME是多媒体领域国际顶级会议,2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能,涵盖多模态感知、世界模型等主题,介绍了投稿详情及联系方式。

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