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Memory和RAG的区别在哪?用「上下文工程」做出个性化 AI(谷歌白皮书精读)

Memory和RAG的区别在哪?用「上下文工程」做出个性化 AI(谷歌白皮书精读)

Memory和RAG的区别在哪?用「上下文工程」做出个性化 AI(谷歌白皮书精读)

谷歌在第三天发布了《上下文工程:会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出,LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的(stateful)和个性化的 AI,关键在于上下文工程。

来自主题: AI技术研报
5642 点击    2025-11-14 10:22
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

近期,RAE(Diffusion Transformers with Representation Autoencoders)提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间,以显著提升扩散模型的生成性能。

来自主题: AI技术研报
9895 点击    2025-11-14 10:21
LeCun在Meta的最后一篇论文

LeCun在Meta的最后一篇论文

LeCun在Meta的最后一篇论文

《LeJEPA:无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》。

来自主题: AI技术研报
5975 点击    2025-11-14 10:20
下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务

下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务

下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务

多模态大语言模型(MLLM)在目标定位精度上被长期诟病,难以匹敌传统的基于坐标回归的检测器。近日,来自 IDEA 研究院的团队通过仅有 3B 参数的通用视觉感知模型 Rex-Omni,打破了这一僵局。

来自主题: AI技术研报
5428 点击    2025-11-14 10:18
只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

近日,来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架,为人形机器人移动操作(loco-manipulation)领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示,即可自动生成海量训练数据,实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作,有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。

来自主题: AI技术研报
7567 点击    2025-11-14 09:44
Llama 4造假丑闻幕后:小扎豪赌143亿,却为中国AI「做了嫁衣」

Llama 4造假丑闻幕后:小扎豪赌143亿,却为中国AI「做了嫁衣」

Llama 4造假丑闻幕后:小扎豪赌143亿,却为中国AI「做了嫁衣」

Llama4性能造假丑闻,OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力;另外一方面:国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比,迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了!

来自主题: AI资讯
9070 点击    2025-11-14 09:43
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能

用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能

用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能

当前视频检索研究正陷入一个闭环困境:以MSRVTT为代表的窄域基准,长期主导模型在粗粒度文本查询上的优化,导致训练数据有偏、模型能力受限,难以应对真实世界中细粒度、长上下文、多模态组合等复杂检索需求。

来自主题: AI技术研报
5380 点击    2025-11-14 09:41
王小川的“AI医生梦”,要被蚂蚁做成了?

王小川的“AI医生梦”,要被蚂蚁做成了?

王小川的“AI医生梦”,要被蚂蚁做成了?

AI医疗不是一门新生意,但确是一个“性感”的赛道。

来自主题: AI资讯
6981 点击    2025-11-14 09:40