「渐进式增强」共找到 1011 篇相关文章
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。
大模型之后，AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。
代码、多模态检索全面登顶SOTA！智源BGE向量模型三连击，并全面开放
检索增强技术在代码及多模态场景作用大，向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot，登顶多领域测试基准，已全面开放助力研究与应用。
日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级
2025年，iLogtail正式升级为LoongCollector，实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级，有多样Pipeline形态，性能提升，稳定性和隔离性增强，还具备网络探测、无缝迁移等优势，将带来可观测数据全栈采集新体验。
写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
时间会证明光的
市场曾质疑AI资本开支高增长的持续性，如今随着头部模型公司ARR非线性爆发式增长，AI商业正向循环打通。在AI硬件产业链中，光互联是国内厂商全球参与度最高、份额最稳固的环节，正迎来最好时代。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期，直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法，还给出保证代码质量的原则。