对话李彦宏:Chatbot 不是一切,我在 AI 上看到了更让人兴奋的未来
对话李彦宏:Chatbot 不是一切,我在 AI 上看到了更让人兴奋的未来从人的状态看,李彦宏比以前更「放松」了,而从事儿的角度看,百度似乎有意识的聚焦了。
从人的状态看,李彦宏比以前更「放松」了,而从事儿的角度看,百度似乎有意识的聚焦了。
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。
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。
《LeJEPA:无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》。
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。
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。
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!
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。
AI医疗不是一门新生意,但确是一个“性感”的赛道。
从影像诊断到手术指导,从多语言问诊到罕见病推理—— 医学AI正在从“专科助手”进化为“全能型选手”。