「信号理解」共找到 930 篇相关文章
黄仁勋CES最新演讲：Rubin 今年上市，计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展，还发布多款新品，如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等，凸显英伟达在AI领域的布局与野心。
估值 7 亿美元的 AI 语音输入产品：语音输入的关键问题是听写，不是转录
AI语音输入产品Wispr Flow发展迅猛，ARR 5个月翻10倍，公司估值超7亿美元。其创始人Tanay Kothari认为，该产品与其他同类最大区别是理解用户意图，解决听写而非转录问题，还分享了产品特点等内容。
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。
为什么AI总是"记错"你？我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人'，存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力，实验有反直觉结论并给出设计启示。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
GPT-5超越人类医生！推理能力比专家高出24%，理解力强29%
最新研究显示，GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色，在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%，比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构，但现实应用还需更多实战考验。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。