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  • PointArena:华盛顿大学和艾伦人工智能研究所联合推出的多模态指向能力评测平台

    PointArena是由华盛顿大学和艾伦人工智能研究所联合推出的多模态指向能力评测平台,分为三个互补组件:Point-Bench(包含982个指向任务的静态数据集)、Point-Battle(收集4,500多人类偏好投票的在线竞技场)和Point-Act(真实机器人操作系统)。研究发现Molmo-72B在指向任务上表现最佳,专门针对指向训练的模型明显优于未经训练模型,而语言推理(如思维链)反而降低指向准确性。三种评测方法间存在高度相关性,表明精确指向能力对桥接抽象推理与实际行动至关重要。
    至顶网  科技行者  2025-05-20 17:44:38  
  • AI新手也能玩转超强推理:这个2.75B的小模型居然超越了8B大模型!

    Inclusion AI的Ring团队开发了Ring-lite,一个仅有2.75亿活跃参数却能匹敌8亿参数模型的推理AI。该模型采用专家混合架构和创新的C3PO训练方法,在数学竞赛、编程竞赛和科学推理等任务上表现优异,完全开源可免费使用。
    至顶网  科技行者  2025-06-23 11:46:36  
  • 清华大学团队重新定义视频搜索:当几何学遇上人工智能,让机器像人类一样"理解"视频层次

    清华大学团队在2025年发表突破性研究,首次将双曲几何学引入视频检索领域,解决了传统系统在处理"部分相关视频检索"时的层次理解问题。通过HLFormer框架的双空间并行处理和创新的部分序保持损失机制,在三个权威数据集上实现显著性能提升,为视频搜索技术开辟了全新发展方向。
    至顶网  科技行者  2025-07-29 17:16:01  
  • 拥抱数字技术,提升企业核心竞争力

    疫情来袭,使许多国家、企业和个人措手不及,在一些国家甚至是人仰马翻。新冠病毒给我们带来了新常态,现如今,唯一确定的就是不确定性。一些影响是短期的,但是许多的影响将会成为世界需要长期面对的挑战。
    至顶网  业界供稿  2020-07-24 16:17:23  
  • Meta团队发明"三人舞"注意力机制:让AI更聪明的秘密武器

    Meta研究团队发明了一种革命性的"三人舞"注意力机制,突破了传统AI只能处理两元关系的局限。这种新方法让AI能够同时分析三个元素间的复杂关系,在数学推理、编程和逻辑分析等任务上表现显著提升。更重要的是,新方法改变了AI的学习规律,能够用更少的数据获得更好的效果,为数据稀缺时代的AI发展指明了新方向。
    至顶网  科技行者  2025-07-04 17:21:58  
  • 成功破解3D重建难题!中美韩三国联合研究团队推出革命性建模系统

    韩国成均馆大学联合美国Rembrand公司开发的iLRM系统成功破解了3D重建技术的效率难题。该系统采用迭代优化策略,将复杂的一步式重建转变为逐步精雕细琢的过程,同时通过解耦设计和分批处理技术,实现了2-3倍的速度提升和显著的质量改善。这项突破为虚拟现实、电商展示、房地产等领域的3D应用普及奠定了技术基础,有望推动3D内容创作的民主化发展。
    至顶网  科技行者  2025-08-06 12:52:48  
  • 听声辨影:香港大学研究团队开发出全球首个空间音频驱动的人体动作生成技术

    香港大学研究团队开发出全球首个空间音频驱动的人体动作生成技术MOSPA,能让虚拟角色像真人一样对不同方向、距离的声音做出自然反应。研究构建了包含超过9小时动作数据的SAM数据集,涵盖27种空间音频场景。技术采用扩散模型架构,在各项评估中显著超越现有方法,为VR/AR、游戏开发、影视制作等领域带来革命性应用前景。
    至顶网  科技行者  2025-07-23 09:13:38  
  • 被“工作”毁掉的电子邮件

    最好的电子邮件,应该是不让人心烦的电子邮件。
    至顶网  IAN BOGOST  2019-08-16 11:54:41  
  • 芝加哥大学突破性发现:AI模型为何越训练越"不敢冒险"?

    芝加哥大学研究团队通过创新的"分支因子"测量工具,发现经过对齐训练的AI模型生成选择比原始模型减少近十倍,解释了现代AI助手回答相似的原因。研究还发现这种"保守化"在复杂推理中反而提升了稳定性,并提出了通过引导方式平衡AI可靠性与创造性的方法,为AI技术发展提供重要指导。
    至顶网  科技行者  2025-06-27 09:34:05  
  • 中央佛罗里达大学突破性视频插帧技术:让AI学会"脑补"丢失的视频画面

    中央佛罗里达大学开发的TLB-VFI技术通过在像素空间和潜在空间同时提取时间信息,解决了视频帧插值中的关键问题。该技术使用布朗桥扩散和3D小波变换等创新方法,相比现有方法参数减少3倍、速度提升2.3倍,在最具挑战性测试中性能提升约20%,为视频处理领域带来重要突破。
    至顶网  科技行者  2025-07-23 19:05:58  
  • 更智能的小模型推理:数据视角下的思维链蒸馏基准研究——北卡罗来纳大学

    这篇研究介绍了DC-CoT,首个专门评估数据操作如何影响思维链(CoT)知识蒸馏的基准系统。北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究者使用多种教师模型(如Gemini-Pro、Claude-3.5)和学生架构(3B-7B参数),系统评估了数据增强、选择和混合对学生模型在多个推理任务上的表现影响。研究发现数据增强(尤其是逆向思维)最为有效,不同任务需要不同的最优策略组合,且存在"小模型学习能力差距"—较小学生模型可能从匹配其容量的较小教师中学习更有效。
    至顶网  科技行者  2025-05-29 13:19:33  
  • SUSE首席技术与产品官Thomas:操作系统的下一次跨越式发展将是量子计算

    近日,InfoQ 对全球开源软件巨头 SUSE 首席技术与产品官 Thomas Di Giacomo 博士进行了专访,围绕操作系统的持续演进、Linux 发展、开源、SUSE 的实践经验与产品技术战略等话题,Thomas Di Giacomo 博士分享了自己的洞察与见解。
    至顶网  业界供稿  2022-07-06 18:54:04  
  • 谷歌揭开安卓系统的“未来面纱”:让Android界面有情感,让Gemini模型无处不在

    在Google I/O(谷歌开发者大会)前夕,谷歌全球安卓团队的核心成员们,提前组织了一场全球媒体沟通会,剧透了安卓系统的未来新动向。科技行者TechWalker受邀参加了此次活动。
    至顶网  周雅  2025-05-14 21:41:03  
  • 当照片"有洞有残缺"时,AI也能巧手补天:北京大学团队让3D重建告别"马赛克"困扰

    GSFixer是由北京大学等机构联合开发的3D重建技术,专门解决从稀少照片中重建高质量3D模型的难题。该技术通过参考引导的视频扩散模型,融合2D语义和3D几何信息,确保生成的新视角与原始照片保持一致性。相比现有方法在图像质量和结构准确性方面都有显著提升,可广泛应用于文物保护、房地产、影视游戏等领域。
    至顶网  科技行者  2025-08-18 13:58:33  
  • 拼多多2018财年营收131亿 黄峥致股东:做普惠电商

    北京时间4月24日晚间,拼多多发布2018财年年报,披露该财年完整运营数据。2018年,拼多多平台年度活跃买家数达4.185亿,GMV达4716亿元,实现营收131.20亿元,各项核心数据维持三位数以上的同比增长。
    至顶网  科技行者  2019-04-25 08:32:52  
  • 走进数博会——睿至大数据为社会治理和行业大数据应用赋能

    当前,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。
    至顶网  业界供稿  2018-05-29 16:36:13  
  • AI智能体的"万能翻译官":卡内基梅隆大学提出Mod-X架构,让不同AI系统也能无障碍交流

    这项由卡内基梅隆大学团队提出的Mod-X框架,旨在解决AI智能体之间无法有效协作的核心问题。通过分层架构设计,包括通用消息总线、语义翻译层、状态管理和区块链安全机制,实现了不同技术背景的AI系统无障碍通信。该框架采用发布-订阅模式,支持语义能力发现和动态工作流编排,为构建真正去中心化的AI生态系统奠定了基础。
    至顶网  科技行者  2025-07-11 09:52:23  
  • 封城封不住爱心 科技企业伸出援助之手

    当面对严峻的危机时,任何文字似乎都显的苍白无力,只有那些实实在在的行动才显的犹如珍贵,在面对这场突如其来的公共卫生安全事件中,社会各界纷纷通过实际行动为抗击疫情做出自己的贡献,其中不乏很多我们熟知的科技类企业,这些企业有的通过直接捐款捐物。
    至顶网  至顶网数字化转型频道  2020-02-12 19:01:07  
  • 脸书“二把手”闪电离职,小扎在交接仪式示范了啥叫“商业互吹”

    作为在Meta内部极具影响力、最杰出的领导者之一,雪莉·桑德伯格的离去掀起轩然大波,逼得扎克伯克不得不出面解释。
    至顶网  海外来电  2022-06-20 11:38:52  
  • OmniConsistency:解锁图像风格化新境界,国立新加坡大学Show Lab团队突破风格一致性难题

    国立新加坡大学Show Lab团队开发的OmniConsistency是一种基于扩散变换器的通用一致性插件,用于解决图像风格化中的一致性问题。该方法采用两阶段解耦训练策略和滚动LoRA银行机制,实现风格学习与一致性学习的分离,有效保留图像风格化过程中的语义、结构和细节。研究团队构建了包含22种风格的高质量配对数据集,并通过定量与定性评估证明该方法达到了与商业模型GPT-4o相当的性能。OmniConsistency具有即插即用兼容性、强大的风格泛化能力和高计算效率,为图像风格化技术带来了重大突破。
    至顶网  科技行者  2025-05-30 15:07:11  
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