「观测的暴露度」共找到 10488 篇相关文章
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理,登上Science Advances!
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案,在边缘端混频器模拟计算中完成推理,解决传统方案问题,还在测试平台验证,能耗低且能完成多项机器学习任务。
科幻!谷歌放出Gemini Robotics-ER 1.5:机器人有了真正的思考力
谷歌推出首个广泛开放给开发者的机器人具身推理模型Gemini Robotics - ER 1.5,可作为机器人高级推理大脑。它能解决物理问题,有新能力如快速空间推理等,还能让开发者平衡延迟与准确性。
医疗大模型的中国战局:谁在打,打到哪了
中国医药AI赛道已有三家公司上市,是大模型赛道唯一跑通商业化闭环的方向。介绍了各梯队企业情况,分析百川智能技术领先但商业化待证明,还对2026年医药AI赛道给出关键判断。
卡帕西推荐的AI Coding指南:3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南,由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略,即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工,还分享实用小技巧。
强化学习教父重出江湖, 生成式AI的时代要结束了?
新智元报道,强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI,要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」,认为AI下一阶段应从世界中学习。
Gamma 创始人:小团队创业是共识,怎么做好才是最大的问题
AI创企Gamma 30人服务近5000万用户,ARR超5000万美元且持续盈利。创始人Grant Lee分享创业心得,包括小团队组织模式、重视通才、可持续业务理念、组织创新及应对PMF等问题的思路。
Scaling 时代落幕:Ilya 眼中下一代 AI 的关键,不在模型,在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束,未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节,人类泛化能力强或源于进化,还探讨了价值函数等内容。
谷歌2.5 Image:『你是我的神』,准备丢掉PS了
谷歌新出的大模型Gemini 2.5 Flash Image实现AI图像创作一致性、真实性新高度。它能理解手绘图表、解答问题及完成复杂编辑指令,可在Gemini和Google AI Studio免费使用,表现出色,有望取代很多PS任务。
Generalist爆火背后:具身智能真正的竞争,已不在模型
Generalist AI发布的GEN - 1模型引爆具身智能领域,其多项指标出色,预示具身智能竞争从模型层转向基础设施层。行业关注焦点转移,数据正从‘静态数据集’演进为‘动态教育系统’,评测与仿真基础设施成关键。
Gemini盘活了谷歌全家桶,“原生”自带你10年的记忆
谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能,底层连接旗下四大应用,让AI跨应用获取数据,还内置纠错机制。该功能现处Beta测试,未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同,AI竞争也转向生态构建。