「深度研究引擎」共找到 2802 篇相关文章
钢铁版OpenClaw,Transformer作者用Rust打造,告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速,但存在严重安全问题,如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw,重构底层架构,升级记忆引擎,还指向去中心化经济。
以AI革新研发:从数字协同到智能工艺的全链路升级
文章介绍“数字化大研发体系”,Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理,解决五大问题;Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升,该体系能带来立体价值,提升企业效率。
递归神经网络的复兴:Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型,能判断关键单词并进行深度递归计算,通过轻量级“路由器”节省计算资源,在同等训练成本下表现显著优于传统模型,文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
又一安全圈爆火的开源项目,已经1.66万Star!
现在大家爱用代码AI客户端干活,但碰到安全和逆向任务时,AI易懵圈,因工具散落、经验没沉淀。开源项目`reverse-skill`可给AI装“安全研究导航仪”,支持多种AI编码客户端,有诸多功能特性。
DeepMind 颠覆机器人学习范式:让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发,提出面向机器人学的两阶段后训练方法,含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化,但研究也存在标注成本高等局限。
全网惊了!陶哲轩带AI下场,33分钟「盲证」数学
菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具,数天迭代至2.0版,可全自动或半自动证明。还支持渐近估计,上手简单、可扩展性强。此外,他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明,重塑研究范式。
万赞!别把AI当搜索,10个让AI效率提升10倍的技巧
Greg Isenberg基于Anthropic官方研究拆解10个让Claude效率提升10倍的技巧,解决AI'幻觉'等问题,涵盖协作语气、明确性原则等方面,虽以Claude为例,但对其他AI也适用。
仅有一位作者的论文,却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架,在空气质量推断等多场景优势明显,其研究按数据选择等四阶段进行,解决数据难题,推动AI用于城市问题,为跨部门协作提供可能。
B站整了个搞笑诺贝尔评选,也太难绷了
B站2025超级科学晚变身搞笑诺贝尔奖颁奖典礼,获奖研究脑洞大开,如狼人杀AI、给蚊子变性等。虽看似不正经,实则是各领域正经科研突破,涉及数学、物理、医学等多领域。
ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。