「对象级理解」共找到 1688 篇相关文章
构建知识闭环:用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点,构建知识闭环体系,利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL,将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环,提升团队效率与协作。
“零人”搞医学研究:清华AI智能体从灵感到论文全程自主
清华大学自动化系索津莉课题组发布全自主AI研究框架OpenLens AI,实现医学研究全链条自动化闭环,解决医疗信息学研究效率困局,将科研周期从“月级”缩至“小时级”,还在质量控制上设新标杆。
Hermes Agent抄袭中国团队代码实锤!被锤后回应:你删号
AI圈现教科书级开源抄袭事件,GitHub狂揽8.5万Star的Hermes Agent被指架构级抄袭中国团队EvoMap的Evolver引擎。EvoMap公开技术对比报告,实锤两者架构高度同构,而Hermes团队回应令人失望。
AI真的能读懂人心吗?阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题,如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案,涵盖全局上下文理解等方面,还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。
复旦等推出「第一人称视听基准」,补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”,现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound,能让模型听懂世界,评测显示当前模型与人类差距大。
打造全球首个强化学习云平台,九章云极是如何做到的?
AI正从语言模型走向智能体,强化学习成关键技术,但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,实现系统级重构,其智能基础设施战略布局领先,具产业赋能优势。
3000块钱,这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同,成本低、部署快。团队认为数据是关键,还计划搭建机器人数据 infra,预计新模型范式很快出现。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开,作者结合自身职业发展,从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准,从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
LeCun有了新证据!大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架,分析主流大模型,发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异,对当前AI发展趋势提出挑战。