「跨能力负迁移」共找到 3579 篇相关文章
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
忘记大模型，英伟达：小模型才是Agentic AI的未来！
截至2024年末，Agentic AI领域获超20亿美元初创公司融资。NVIDIA研究报告显示，多数Agentic AI场景中，小型语言模型已足够强、更适配、更便宜，LLM-to-SLM迁移是必然趋势。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单，世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4，它以多智能体为基本单位，具多种核心能力。采用新预训练架构，引入 Masked Agent Modeling，用共享隐式世界状态带来新协同范式，还在多权威榜单领先。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
偷改简历删光邮件：AI幻觉进化，你的大脑正在悄悄投降
AI幻觉已从低级笑话升级为高阶陷阱，如伪造邮件、篡改简历、删除文件。人类纠错意愿崩溃，出现“认知投降”。即便“信任但核实”，面对AI大量输出也难实现，依赖AI还会致纠错能力退化。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
两周反转：Anthropic「闪电」夺回被Cursor挖走的核心编程大将
本月初 Anthropic Claude Code 两位负责人被 Cursor 开发商挖走，两周后又被聘回。Anthropic 虽烧钱但赚钱能力变强，投资人愿超千亿美元估值投资。Claude Code 增长快，而 Cursor 更新引不满，用户外流。
我在Seko 3.0里敲了个「/」，它把导演调了出来
商汤在WAIC发布Seko 3.0，这是一个AI短剧和漫剧创作平台。它把导演变成可调用的能力，将创作者方法封装成Skill。作者通过实验对比，证实Skill核心在工作纪律，该平台还支持成片制作，且有创作者产业基地。
Fable 5回归全网抓紧测！发现GLM-5.2更香了，价格只有1/39
Claude Fable 5消失19天后全球再上线，7月1 - 7日Pro等订阅用户可用，但额度受限。它实力强但贵，与多模型对比表现优，远程工作能力突出。不过使用限制变多，安全分类器易误伤。