「全域自动化学习」共找到 1819 篇相关文章
CVPR 2026|用互联网视频替代3D标注:通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中,提出自动化数据引擎,用互联网视频构建SceneVerse++数据集,规模超现有同类,在3D检测、VQA、VLN任务提升性能,还指明3D空间智能发展方向。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
AI花17小时写了篇30页学术论文!自主选题,包含实验,还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元,找288个真人做实验,写了篇30页认知心理学领域学术论文,从选题到成稿全自动化。其架构独特,不过也存在理论误解等小缺点。
对话心资本吴炳见:我不问AI创业的“终局”|甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI,分享投资理念,如共鸣时投资、关注当下问题;分析AI发展阶段、应用情况,认为Agent是核心应用形态;还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
OpenAI新模型,被曝秘密训练中!万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料,OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型,下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣,但面临基础设施瓶颈,奖励函数难定等问题。
不再止步于自然语言!PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发,探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架,经大量数据训练,在多基准测试中表现领先,为AI理解物理世界开辟新通道。
大模型也需要自我反思,上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法,构建“错误 - 反思 - 修正”数据,让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据,实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向|文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统,一是改变“知识学习”方式,带来知识输入革命;二是改变“智能体”结构,探索推荐模型新范式;三是创造“新世界”,实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
比豆包手机还狠!Gemini电视登场CES,谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出,谷歌将Gemini AI引入Google TV,让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能,还增强语音控制能力,打响客厅AI革命第一枪,同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。