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人工智能

3.5w內(nèi)容??

關(guān)注

聚合人工智能話題下，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的新聞資訊、前沿理論、技術(shù)知識(shí)、應(yīng)用案例。

文章博文帖子課程

共 3.5w 條

參數(shù)空間對(duì)稱性：深度學(xué)習(xí)理論的統(tǒng)一幾何框架

近日，加州大學(xué)圣地亞哥分校與美國(guó)東北大學(xué)的研究人員發(fā)布了一篇綜述，系統(tǒng)梳理了這一現(xiàn)象背后的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)空間中的對(duì)稱性（parameter space symmetry）。

2025-10-30 09:42:58

AI 模型深度學(xué)習(xí)

人大 & 百度 SIGIR 新發(fā)現(xiàn)：揭開(kāi) RAG 的 “黑箱”，LLM 知識(shí)利用的四階段與神經(jīng)元密碼

中國(guó)人民大學(xué)與百度團(tuán)隊(duì)聯(lián)合發(fā)表于2025年SIGIR的研究《Unveiling Knowledge Utilization Mechanisms in LLM-based Retrieval-Augmented Generation》，首次從宏觀知識(shí)流與微觀模塊功能兩個(gè)維度，系統(tǒng)性拆解了RAG中LLM的知識(shí)利用機(jī)制。

2025-10-30 09:31:10

牛津VGG、港大、上交發(fā)布ELIP：超越CLIP等，多模態(tài)圖片檢索的增強(qiáng)視覺(jué)語(yǔ)言大模型預(yù)訓(xùn)練

牛津 VGG ，港大，上交大團(tuán)隊(duì)這篇論文旨在提供一種方法，能夠用學(xué)術(shù)界的資源來(lái)增強(qiáng)視覺(jué)語(yǔ)言大模型的預(yù)訓(xùn)練 (Enhance Language-Image Pre-training)，使得其可以更好地用于文字 - 圖片檢索。

2025-10-30 09:23:58

AI 模型訓(xùn)練

當(dāng)“駱駝打包行李”難倒AI：ImagerySearch如何讓視頻模型學(xué)會(huì)想象？

當(dāng)前T2V模型在“駱駝打包行李”這類(lèi)想象力提示前集體失語(yǔ)。ImagerySearch通過(guò)語(yǔ)義距離感知的動(dòng)態(tài)搜索與獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，首次在無(wú)需訓(xùn)練的前提下，讓AI真正“看見(jiàn)”人類(lèi)想象中的動(dòng)作關(guān)系。

2025-10-30 09:18:59

視頻模型 T2V模型 AI

英偉達(dá)，全球首個(gè)5萬(wàn)億美元公司誕生！「GPU帝國(guó)」超日本德國(guó)GDP

就在剛剛，英偉達(dá)市值突破5萬(wàn)億美元，成為全球首家實(shí)現(xiàn)這一里程碑的公司。如今，它的市值已超越德國(guó)和日本的GDP，堪稱「全球第三大經(jīng)濟(jì)體」。

2025-10-30 09:18:35

英偉達(dá)AI GPU

Cursor發(fā)布首個(gè)編程大模型！代碼生成250tokens/秒，強(qiáng)化學(xué)習(xí)+MoE架構(gòu)

最新進(jìn)展，Cursor 2.0正式發(fā)布，并且首次搭載了「內(nèi)部」大模型。沒(méi)錯(cuò)，不是GPT、不是Claude，如今模型欄多了個(gè)新名字——Composer。

2025-10-30 09:13:55

Cursor 大模型代碼

當(dāng)人工智能遇見(jiàn)圖形數(shù)據(jù)庫(kù)：利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合進(jìn)行創(chuàng)新

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和人工智能的巨大前景在于它們共同關(guān)注“萬(wàn)物互聯(lián)”的決定性特征：關(guān)系。在一個(gè)自然系統(tǒng)和人類(lèi)活動(dòng)深度互聯(lián)的世界里，價(jià)值不僅在于數(shù)據(jù)點(diǎn)，還在于它們之間的聯(lián)系。

2025-10-30 09:05:47

人工智能圖形數(shù)據(jù)庫(kù)多模態(tài)

Amazon重磅新作SimRAG：讓大模型“自我進(jìn)化”，輕松適配專業(yè)領(lǐng)域問(wèn)答任務(wù)

Amazon在2025年NAACL會(huì)議上發(fā)表的SimRAG框架，為解決這些問(wèn)題提供了全新思路。它通過(guò)“自我改進(jìn)”機(jī)制，讓大模型無(wú)需依賴大規(guī)模標(biāo)注領(lǐng)域數(shù)據(jù)，就能自主提升專業(yè)領(lǐng)域的檢索增強(qiáng)問(wèn)答能力，為大模型適配垂直領(lǐng)域開(kāi)辟了高效路徑。

2025-10-30 08:57:54

SimRAG 大模型

阿里新研究：統(tǒng)一了VLA和世界模型

WorldVLA是一個(gè)將視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型（VLA）與世界模型相融合的統(tǒng)一框架，由阿里巴巴達(dá)摩院、湖畔實(shí)驗(yàn)室和浙江大學(xué)共同提出。

2025-10-30 08:53:34

AI 模型訓(xùn)練

14000人原地被裁！亞馬遜今日：打工人水深，AI機(jī)器人火熱

剛剛，1.4萬(wàn)名亞馬遜員工被宣布沒(méi)了工作，而另一邊，公司正在開(kāi)足馬力部署AI和機(jī)器人上崗。

2025-10-30 08:51:46

AI 機(jī)器人數(shù)據(jù)

不好美國(guó)要捧殺了！新研究：中國(guó)正在成為全球科學(xué)領(lǐng)導(dǎo)者

和以往比比論文量、引用數(shù)不同，這項(xiàng)研究通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，分析了600萬(wàn)份論文的作者署名模式、通訊作者身份、機(jī)構(gòu)影響力等多重線索，核心評(píng)估了“團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者”這一指標(biāo)。

2025-10-30 08:50:16

AI 科技模型

估值上萬(wàn)億、現(xiàn)金流見(jiàn)底：AI盛宴背后的真相沒(méi)人敢說(shuō)

前AI行業(yè)的估值水平，已遠(yuǎn)超2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫高峰期。與2000年不同，當(dāng)時(shí)的公司至少有「夢(mèng)想」和「用戶增長(zhǎng)」，而今天的AI公司卻普遍缺乏清晰的商業(yè)模式和盈利能力。AI基礎(chǔ)設(shè)施支出（如數(shù)據(jù)中心、芯片）與實(shí)際收入嚴(yán)重不匹配，形成「燒錢(qián)循環(huán)」：AI公司燒錢(qián)→芯片公司賺錢(qián)→AI公司繼續(xù)融資→繼續(xù)燒錢(qián)。

2025-10-30 08:10:03

AI 芯片數(shù)據(jù)中心

DeepSeek-OCR：用視覺(jué)模態(tài)給長(zhǎng)文本“瘦身”，大模型處理效率再突破

DeepSeek團(tuán)隊(duì)最近開(kāi)源的DeepSeek-OCR模型，給出了一個(gè)全新解法：把文本“畫(huà)”成圖像，用視覺(jué)Token實(shí)現(xiàn)高效壓縮。原本需要1000個(gè)文本Token存儲(chǔ)的內(nèi)容，現(xiàn)在100個(gè)視覺(jué)Token就能搞定，還能保持97%的OCR精度。這種“光學(xué)壓縮”思路，不僅讓長(zhǎng)文本處理效率飆升，更給大模型的“記憶機(jī)制”研究打開(kāi)了新窗口。

2025-10-30 07:00:00

DeepSeek 視覺(jué)模態(tài)開(kāi)源

為什么說(shuō)做好RAG就夠了？深度拆解RAG系統(tǒng)的現(xiàn)狀、優(yōu)化與未來(lái)

RAG之所以被行業(yè)看重，核心不是因?yàn)樗凹夹g(shù)多先進(jìn)”，而是因?yàn)樗奥涞爻杀镜汀⑦m配性強(qiáng)”。在AI技術(shù)從“通用能力”走向“行業(yè)深耕”的今天，RAG更像是一把“行業(yè)適配的鑰匙”——能快速打開(kāi)“AI+客服”“AI+法律”“AI+金融”等各個(gè)領(lǐng)域的落地大門(mén)。

2025-10-30 06:00:00

RAG 模型微調(diào)AI Agent

TATTOO：讓PRM真正"看見(jiàn)"表格的工具集成驗(yàn)證框架

表格數(shù)據(jù)無(wú)處不在，但現(xiàn)有PRM在監(jiān)督表格推理時(shí)卻"視而不見(jiàn)"。本文介紹UIUC、Amazon等機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出的TATTOO框架，通過(guò)工具集成驗(yàn)證突破監(jiān)督瓶頸：在5個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中平均提升30.9%，8B參數(shù)模型超越72B競(jìng)品，為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推理開(kāi)辟新路徑。表格推理不應(yīng)僅靠"文本思維"，而需"可執(zhí)行驗(yàn)證"。

2025-10-30 04:00:00

TATTOO 監(jiān)督表格推理文本推理

LangChain提出Agent工程化的新分層（Agent harness）

Agent開(kāi)發(fā)的工程化成熟度在快速提升。從手寫(xiě)提示詞到框架抽象，再到運(yùn)行時(shí)保障，最后到開(kāi)箱即用的基座服務(wù)。每一層都在降低使用門(mén)檻，提高開(kāi)發(fā)效率。

2025-10-30 03:00:00

Agent LangChain 工程化

反事實(shí)解釋增強(qiáng)的大型語(yǔ)言模型少樣本知識(shí)蒸餾技術(shù)

隨著大型語(yǔ)言模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴(kuò)展，高效的模型壓縮技術(shù)變得越來(lái)越重要。CoD方法通過(guò)橋接可解釋性和模型壓縮，為構(gòu)建更小、更高效但同樣強(qiáng)大的語(yǔ)言模型開(kāi)辟了新的可能性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探索反事實(shí)解釋在更廣泛的模型架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景中的潛力，推動(dòng)AI系統(tǒng)向更高效、更可解釋的方向發(fā)展。

2025-10-30 02:25:00

大型語(yǔ)言模型 CoD 注入蒸餾

對(duì) GPT 5 模型路由機(jī)制的深度解析

在使用 GPT-5 數(shù)月之后，我既感到興奮，也心懷敬畏。實(shí)時(shí)路由器已將這個(gè)模型從一個(gè)孤獨(dú)的“天才”，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)由多個(gè)專家組成的協(xié)作集體。路由器和專家模型的分工架構(gòu)在帶來(lái)效率和能力提升的同時(shí)，也帶來(lái)了一個(gè)挑戰(zhàn)：如何讓這個(gè)分布式系統(tǒng)中的所有部件保持協(xié)調(diào)一致、同步工作。就像樂(lè)隊(duì)成員必須聽(tīng)從指揮、節(jié)奏統(tǒng)一，否則再厲害的樂(lè)手也奏不出和諧樂(lè)章。

2025-10-30 02:13:00

GPT 5 模型路由

語(yǔ)義緩存：如何加速LLM與RAG應(yīng)用

傳統(tǒng)緩存對(duì)此束手無(wú)策。它依賴文本精確匹配，會(huì)將上述兩個(gè)語(yǔ)義相同的Python問(wèn)題判定為無(wú)關(guān)請(qǐng)求，無(wú)法復(fù)用已有結(jié)果。而“語(yǔ)義緩存”（Semantic Cache）的出現(xiàn)，正是為了解決這一核心矛盾。

2025-10-30 02:11:00

LLM RAG 語(yǔ)義緩存

變分掩碼擴(kuò)散模型：解決并發(fā)標(biāo)記預(yù)測(cè)中的依賴關(guān)系問(wèn)題

變分掩碼擴(kuò)散(VMD)模型通過(guò)引入潛在變量，成功解決了標(biāo)準(zhǔn)掩碼擴(kuò)散在并發(fā)標(biāo)記預(yù)測(cè)中無(wú)法有效捕獲依賴關(guān)系的問(wèn)題。在合成數(shù)據(jù)、數(shù)獨(dú)謎題和文本數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)都證明了VMD的有效性，特別是在標(biāo)記間依賴關(guān)系重要的場(chǎng)景中。

2025-10-30 01:55:00

擴(kuò)散模型并發(fā)標(biāo)記 VMD

構(gòu)建具備深度思考能力的 Agentic RAG 流水線，用于解決復(fù)雜查詢

目前，我們的 Policy Agent（決定 CONTINUE? 或 FINISH）依賴于像 GPT-4o 這樣的通用 LLM，每次都要調(diào)用。盡管有效，但在生產(chǎn)環(huán)境可能較慢且昂貴。學(xué)術(shù)前沿提出了更優(yōu)的路徑。

2025-10-30 01:45:00

Agentic RAG 流水線

從反饋中學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)如何提升百曉生問(wèn)答精準(zhǔn)度

RFT（強(qiáng)化微調(diào)）作為一種新興的大模型訓(xùn)練范式，已在多項(xiàng)權(quán)威的推理能力、數(shù)學(xué)及代碼生成榜單中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。我們通過(guò)近兩個(gè)月的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證實(shí)RFT技術(shù)在百曉生系統(tǒng)中同樣能夠有效提升業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)。

2025-10-30 01:22:00

強(qiáng)化學(xué)習(xí)RFT 大模型

一文講透AI Agent開(kāi)發(fā)中的human-in-the-loop

我們必須謹(jǐn)慎地選擇，把哪些信息放到序列化的數(shù)據(jù)之中，哪些不放。通常來(lái)說(shuō)，應(yīng)該只序列化那些必要的、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)，而其他信息可以盡量保留在代碼中。以后有機(jī)會(huì)了我們?cè)僮屑?xì)展開(kāi)這個(gè)話題。

2025-10-30 00:55:00

AI Agent 分布式

RAG—Chunking策略實(shí)戰(zhàn)

在 RAG 系統(tǒng)中，即便采用性能卓越的 LLM 并反復(fù)打磨 Prompt，問(wèn)答仍可能出現(xiàn)上下文缺失、事實(shí)性錯(cuò)誤或拼接不連貫等問(wèn)題。多數(shù)團(tuán)隊(duì)會(huì)頻繁更換檢索算法與 Embedding模型，但收益常常有限。

2025-10-30 00:00:00

RAG 系統(tǒng)LLM

DeepSeek-OCR：OCR 的新突破

DeepSeek 近日發(fā)布了DeepSeek-OCR。這不僅僅是一個(gè) OCR 模型，而是一個(gè)概念驗(yàn)證，它可能會(huì)從根本上改變我們?cè)诖笮驼Z(yǔ)言模型中對(duì)上下文的理解。

2025-10-29 16:42:06

DeepSeek OCR 模型

單條演示即可抓取一切：北大團(tuán)隊(duì)突破通用抓取，適配所有靈巧手本體

北京大學(xué)及BeingBeyond團(tuán)隊(duì)提出DemoGrasp框架——一種簡(jiǎn)單且高效的通用靈巧手抓取學(xué)習(xí)方法。

2025-10-29 16:38:26

AI 模型框架

OpenAI終于快要上市了，也直面了這23個(gè)靈魂拷問(wèn)

事實(shí)證明，引入有限盈利結(jié)構(gòu)很快為OpenAI換來(lái)了急需的資金。2019年7月，微軟宣布向OpenAI投資10億美元，并成為OpenAI的重要戰(zhàn)略合作伙伴。

2025-10-29 16:29:27

OpenAI GPT-2 模型

史上最慘一代？AI延長(zhǎng)人類(lèi)壽命，下一代活到200歲不是夢(mèng)！

AGI炒作還是現(xiàn)實(shí)？AI新聞老將Matt Wolfe直擊美國(guó)AI核心：從Demis Hassabis的理性謹(jǐn)慎，到扎克伯格的巨資投入，探索遞歸自我改進(jìn)的潛在爆炸風(fēng)險(xiǎn)。

2025-10-29 16:27:33

AGI 科技模型

OpenAI公開(kāi)未來(lái)路線圖！具體到28年3月AI研究員將完全自主，奧特曼承認(rèn)“關(guān)于GPT-4o我們搞砸了”

我們的目標(biāo)是在保護(hù)脆弱用戶的同時(shí)給成人用戶更多自由。我們有義務(wù)保護(hù)未成年用戶，保護(hù)那些不在合理心態(tài)下的成人用戶。隨著年齡驗(yàn)證的建立，我們將能夠更好地做出平衡。這不是我們最好的工作，但我們會(huì)改進(jìn)。

2025-10-29 16:21:02

OpenAI AI GPT-4o

MetaAI解鎖Transformer潛意識(shí)，僅額外3%計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，性能提升最高55%

這項(xiàng)研究給我們的啟示是，即使在Transformer架構(gòu)已經(jīng)非常成熟的今天，對(duì)其核心的自回歸機(jī)制進(jìn)行微小而深刻的改造，依然能帶來(lái)意想不到的性能飛躍。

2025-10-29 16:20:57

AI 模型訓(xùn)練

AI「上班流」首次完整曝光！不點(diǎn)鼠標(biāo)，只寫(xiě)代碼，PPT也當(dāng)函數(shù)調(diào)

AI已經(jīng)不止會(huì)寫(xiě)代碼、畫(huà)圖、做PPT，它也開(kāi)始「上班」了！CMU與斯坦福的研究團(tuán)隊(duì)首次完整追蹤了AI的工作過(guò)程，發(fā)現(xiàn)一個(gè)驚人事實(shí)：它并不是在模仿人類(lèi)，而是在用編程的方式重寫(xiě)工作的定義。這場(chǎng)關(guān)于「誰(shuí)在工作」的實(shí)驗(yàn)，正在重構(gòu)未來(lái)職場(chǎng)的邏輯。

2025-10-29 16:16:58

中科院新突破：Auto-RAG開(kāi)啟Agentic RAG落地新篇章

中科院智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室發(fā)表的Auto-RAG技術(shù)，作為Agentic RAG趨勢(shì)下的產(chǎn)出，打破傳統(tǒng)RAG的「檢索→生成」線性瓶頸，通過(guò)大語(yǔ)言模型（LLM）的自主決策能力，實(shí)現(xiàn)「檢索規(guī)劃→信息提取→答案推斷」的閉環(huán)推理，讓機(jī)器像人類(lèi)偵探般動(dòng)態(tài)收集線索、修正方向，無(wú)需人工預(yù)設(shè)規(guī)則。

2025-10-29 16:16:49

Auto-RAG RAG 大語(yǔ)言模型

清華姚班團(tuán)隊(duì)，開(kāi)源具身智能視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作（VLA）模型工具箱，打造行業(yè)通用技術(shù)底座

Dexbotic是基于PyTorch的視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作（Vision-Language-Action，VLA）模型工具箱。

2025-10-29 16:11:39

AI 模型工具

美團(tuán)殺入視頻生成模型賽道，LongCat-Video 136億參數(shù)媲美頂尖模型，效率提升10倍

美團(tuán)LongCat團(tuán)隊(duì)發(fā)布了LongCat-Video的基礎(chǔ)視頻生成模型，它擁有136億的參數(shù)量，能在數(shù)分鐘內(nèi)生成720p、30幀每秒的高質(zhì)量視頻，并且在文本轉(zhuǎn)視頻、圖像轉(zhuǎn)視頻和長(zhǎng)視頻續(xù)寫(xiě)等多個(gè)任務(wù)上都表現(xiàn)出色。

2025-10-29 16:10:41

AI 視頻生成模型

天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空間生成模型訓(xùn)練范式, 徹底告別VAE依賴

EPG框架的提出，為像素空間生成模型的訓(xùn)練提供了一條簡(jiǎn)潔、高效且不依賴VAE的全新路徑。

2025-10-29 16:06:10

AI 模型訓(xùn)練

剛剛，最佳VLA模型GigaBrain-0開(kāi)源：世界模型驅(qū)動(dòng)10倍數(shù)據(jù)，真機(jī)碾壓SOTA

國(guó)內(nèi)首個(gè)利用世界模型生成數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)真機(jī)泛化的端到端VLA具身基礎(chǔ)模型GigaBrain-0重磅發(fā)布。

2025-10-29 16:04:51

模型數(shù)據(jù)生成 AI

OpenAI一夜間重組！野心時(shí)間線來(lái)了！奧特曼最新采訪首曝內(nèi)部時(shí)間表：2028年打造出自動(dòng)化AI研究員！10年內(nèi)實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能原創(chuàng) 精選

10月29日凌晨，Sam Altman 和 OpenAI 首席科學(xué)家 Jakub Pachocki共同出席了一場(chǎng)罕見(jiàn)的路線圖直播，并在直播中表示，通過(guò)持續(xù)擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)，人類(lèi)將在不到十年內(nèi)實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能。

2025-10-29 12:26:17

OpenAI AI 奧特曼

RAG 分塊新突破！LGMGC 框架讓抽取式問(wèn)答效率翻倍?

今天要為大家介紹的 Logits-Guided Multi-Granular Chunker（LGMGC）框架，正是針對(duì)這一痛點(diǎn)提出的創(chuàng)新解決方案，讓文檔分塊既 “懂語(yǔ)義” 又 “多粒度”，大幅提升抽取式問(wèn)答效果。

2025-10-29 12:00:00

RAG LGMGC 框架

衡量企業(yè)AI成功的10個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)

隨著生成式AI席卷企業(yè)界，CIO們面臨的最大挑戰(zhàn)已從“是否采用AI”轉(zhuǎn)向“AI究竟創(chuàng)造了什么價(jià)值”。

2025-10-29 11:00:00

CIO AI 人工智能

掌握RAG系統(tǒng)的七個(gè)優(yōu)秀GitHub存儲(chǔ)庫(kù) 譯文精選

本文探討了LangChain、LlamaIndex、Haystack等多個(gè)開(kāi)源RAG框架以及GitHub存儲(chǔ)庫(kù)，幫助開(kāi)發(fā)人員掌握RAG技術(shù)。這些開(kāi)源項(xiàng)目覆蓋全流程，兼具靈活性與穩(wěn)定性，通過(guò)功能解析和代碼實(shí)例，為構(gòu)建高效RAG系統(tǒng)提供工具與指導(dǎo)，是人工智能開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的重要資源。

2025-10-29 10:29:03

RAG AI 人工智能

零售商應(yīng)如何應(yīng)對(duì)AI購(gòu)物者的崛起？

隨著自主式AI的普及，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)旅程正從“人對(duì)系統(tǒng)”邁向“代理對(duì)代理（A2A）”時(shí)代——AI代表用戶完成從搜索到結(jié)賬的全過(guò)程。

2025-10-29 10:00:00

自主式AI AI 人工智能

雙管齊下：聯(lián)邦學(xué)習(xí)防投毒攻擊與梯度泄露，華南理工深北莫研究成果登上TMC與IoT

AI風(fēng)起云涌，數(shù)據(jù)隱私如履薄冰。華南理工大學(xué)聯(lián)手深圳北理莫斯科大學(xué)，推出FedMSBA與FedMAR，筑成聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全堡壘，守護(hù)個(gè)人隱私！

2025-10-29 09:51:03

AI 數(shù)據(jù)安全

NeurIPS 2025 | 北大聯(lián)合小紅書(shū)提出Uni-Instruct：ImageNet單步生圖FID進(jìn)入1.0時(shí)代！

來(lái)自北京大學(xué)、小紅書(shū) hi lab 等機(jī)構(gòu)的華人研究者共同提出了名為 Uni-Instruct 的單步生成大一統(tǒng)理論框架，目前已被 NeurIPS 2025 接收。該框架不僅從理論上統(tǒng)一了超過(guò) 10 種現(xiàn)有的單步擴(kuò)散模型蒸餾方法，更是在多項(xiàng)任務(wù)上取得了當(dāng)前最佳（SoTA）性能。

2025-10-29 09:45:35

AI 模型圖像生成

LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德?tīng)枡C(jī)」讓AI學(xué)會(huì)自己進(jìn)化

哥德?tīng)枡C(jī)是一種自我改進(jìn)型通用智能系統(tǒng)理論模型，設(shè)計(jì)靈感來(lái)自于哥德?tīng)枺↘urt G?del）的不完備性定理。

2025-10-29 09:42:55

AI 深度學(xué)習(xí)智能體

跳出建筑圈，扎根鴻蒙生態(tài)：一位跨界開(kāi)發(fā)者的項(xiàng)目攻堅(jiān)與職業(yè)蛻變原創(chuàng) 精選

徐慶，一位從建筑系跨入到代碼世界的開(kāi)發(fā)者，正是這樣的先行者。當(dāng)許多人還在觀望時(shí)，他便察覺(jué)到萬(wàn)物互聯(lián)的風(fēng)口，并將個(gè)人職業(yè)的新航向，堅(jiān)定地指向了“鴻蒙”這片廣闊的海域。

2025-10-29 09:40:54

OpenAI完成資本重組，奧特曼宣稱28年實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化AI研究員

未來(lái)，OpenAI 基金會(huì)將首先在以下兩大領(lǐng)域集中發(fā)力，并承諾投入 250 億美元。這些工作將在 5000 萬(wàn)美元的「以人為本的人工智能基金」和非營(yíng)利委員會(huì)的建議基礎(chǔ)上展開(kāi)。

2025-10-29 09:40:00

OpenAI 技術(shù)AI

NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驅(qū)動(dòng)的Tokenizer時(shí)代來(lái)臨

香港大學(xué) CVMI Lab 和階躍星辰 AIGC 團(tuán)隊(duì)提出一個(gè)大膽假設(shè)：原本為視覺(jué)理解任務(wù)設(shè)計(jì)的預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)基礎(chǔ)模型，其潛在特征是否也能直接作為圖像重建與生成的魯棒結(jié)構(gòu)化表征？

2025-10-29 09:38:30

視覺(jué)訓(xùn)練模型

為什么95%的智能體都部署失敗了？這個(gè)圓桌討論出了一些常見(jiàn)陷阱

這篇文章由論壇主持人 Oana Olteanu 撰寫(xiě)，深入探討了這次圓桌論壇的核心洞見(jiàn)：從上下文工程的最佳實(shí)踐、記憶架構(gòu)設(shè)計(jì)、多模型編排，到治理框架和用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)。如果你正在構(gòu)建 AI 產(chǎn)品、基礎(chǔ)設(shè)施或智能體系統(tǒng)，這些來(lái)自一線工程師的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，或許能幫你避開(kāi)一些失敗陷阱。

2025-10-29 09:34:00

AI 智能體模型

馬斯克Grokipedia剛上線就「翻車(chē)」？被指照抄維基，中文支持一塌糊涂

Grokipedia 是一個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)的百科全書(shū)，內(nèi)容由 AI 生成，所有內(nèi)容都將經(jīng)過(guò) xAI 驅(qū)動(dòng)的算法系統(tǒng)進(jìn)行事實(shí)核查、偏見(jiàn)檢測(cè)與邏輯一致性評(píng)估。

2025-10-29 09:29:49

AI 模型算法

推理時(shí)擾動(dòng)高熵詞，增強(qiáng)LLM性能

這項(xiàng)工作揭示了 LLM 在推理階段的一少部分高熵詞會(huì)顯著影響輸出正確性，并提出了 Minimal Test-Time Intervention (MTI)，其中包含 Selective CFG intervention 和 Lightweight negative-prompt guidance。該方法無(wú)需訓(xùn)練并即插即用，易于與現(xiàn)代加速框架和各種解碼策略或測(cè)試時(shí)擴(kuò)展方法進(jìn)行結(jié)合。

2025-10-29 09:25:34

LLM 模型訓(xùn)練

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