「谷歌研究学者计划」共找到 2764 篇相关文章
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
谷歌重磅开源 A2UI,这将会是2026年Agentic UI的王炸级标准!
过去人和AI交互多靠文本框和语音,实际应用中存在问题。谷歌开源A2UI,是AI Agent和用户界面的中间层协议,核心是声明式JSON和客户端原生渲染,有多种能力,还给出快速入手步骤。
港中文 MMlab×美团新研究:仅用一个模型,应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型,将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式,通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳,为通用视觉推理模型提供参考。
刚刚,千问App把谷歌和OpenAI的「付费绝活」塞进了手机,还免费?
千问App迎来史诗级更新,接入阿里两大视觉模型Qwen - Image和Wan 2.5。Qwen - Image在图像编辑上有强大视觉逻辑理解和一致性保持能力;Wan 2.5能实现原生音画同步。千问App还实现一站式工作流。
超越谷歌Banana,字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统,实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据,提出索引编码等方案,联合训练模型,实际效果超越部分商业模型,为AI创作带来新可能。
麻省理工 NANDA 研究发现,只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出,95%企业组织的 AI 投入无回报,仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足,领导层对 AI 项目信心下降。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题,结合数据驱动与同化方法,构建全流程框架,提出数据同化与模型修正方法,设计集成框架,实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
OpenAI深夜放出GPT-5狙击谷歌!基准测试碾压前代模型,价格比Claude更便宜
北京时间8月8日凌晨,OpenAI推出GPT - 5,宣称其更智能、准确,幻觉率低。还推两款新模型,介绍了不同用户套餐。它在编程基准测试表现佳,健康领域能力突出,引发各界热议。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体,最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro,解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计,创新训练方法,在多任务中表现出色,降低外部依赖,相关论文登HuggingFace热榜。
大模型训练的不稳定性有望彻底解决,MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer,用谱正则化替代层归一化,认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡,发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界,且工作完全开源。