「逐场景方案」共找到 2631 篇相关文章
5小时通关《原神》主线!Lumine:AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作,以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线,还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案,靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》正式发布
10月10日,中科算网等联合发布《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》,聚焦大模型开发痛点,为开发者提供技术参考。白皮书介绍全球大模型发展概况、应用场景拓展、算力需求与挑战,指出异构算力成主流趋势。
Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!
今天凌晨,Meta开源视觉大模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。
华为中科大联创大模型低比特量化算法,1‰数据实现昇腾无损压缩7倍
华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案,仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩,保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight,已加入昇腾ModelSlim工具包。
MCP进阶:一键批量搞定MCP工具部署
在AI应用复杂当下,传统MCP工具集成有痛点。文章提出基于阿里云计算巢的一站式方案,可多MCP工具批量部署,首创双通道调用能力,还介绍部署、使用、增减工具及问题排查等内容。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。
一分钟的奇迹与幻觉:实测世界模型Happy Oyster
4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster,支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示,它在场景构建、渲染上有优势,可替代部分传统引擎工作,但存在一致性不足问题,现阶段更适合改造游戏开发流程。
深度解读 AGI-Next 2026:分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势,有 To B 和 To C 等场景差异;自主学习是新范式;模型即 Agent,Agent 即产品;还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破,书生·万象3.5发布,通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5,通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型,多项性能领先,还加强了智能体核心能力,应用场景广泛。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」?清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现,先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%,含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词,构建识别模型,还能由词表污染估计数据污染,为语料治理提供方案。