「自我优化框架」共找到 2867 篇相关文章
开源TTS语音新标杆!Kyutai TTS:350ms延迟碾压全场,词级时间戳重构!
法国AI实验室Kyutai开源高性能TTS语音模型Kyutai TTS,基于DSM框架,支持流式输入、超低延迟与高保真语音生成,有多项亮点,还给出不同使用方式及应用场景。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述,给出首个统一形式化定义,梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线,用六个视角串起技术版图。
VLA别再「走神」:即插即用提升视觉泛化,相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降,提出DeepVision - VLA框架,在仿真和真实任务中效果显著,能有效提升视觉泛化能力。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露:这套“反向Prompt”技巧,让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解,结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt,指导AI编码可明确知识、培养自信等,还有控制AI主动性的方法。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯!
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念,构建分析框架,含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯,政治语境模型爱‘打太极’,为构建诚实AI提供工具和理论。
李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。
HarnessEval 来了!开启 RSI 时代的新评测范式!
过去一年AI进入RSI时代,但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval,将Harness引入评测领域,使评测成为具备自我进化能力的智能系统,还率先应用于交互式世界模型评测。
不卷AlphaFold,OpenAI首个生命科学模型杀出,单项超越95%专家
OpenAI发布首款生命科学模型系列GPT - Rosalind,在RNA预测任务上超越95%人类专家。它针对科研工作流优化,还推出插件连接多数据库和工具,与药企巨头合作,和AlphaFold是互补关系。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
在「想象」中练就真机能力:RISE,让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架,通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习,解决传统 VLA 模型落地难题,在长程任务中性能提升显著,重新定义智能体理解世界的方式。