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清华2年前预言,正成为全球共识!Meta等三大AI机构已得出同一结论

清华2年前预言,正成为全球共识!Meta等三大AI机构已得出同一结论

清华2年前预言,正成为全球共识!Meta等三大AI机构已得出同一结论

太疯狂了!Meta和METR刚测出的AI进化数据,与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头,发现中国研究者在这条路上已领先两年!

来自主题: AI技术研报
8581 点击    2026-04-14 09:11
全错!谷歌实锤AI越乖洗脑越深,现行安全指标沦为废纸

全错!谷歌实锤AI越乖洗脑越深,现行安全指标沦为废纸

全错!谷歌实锤AI越乖洗脑越深,现行安全指标沦为废纸

Google DeepMind调查了一万个人,结果让整个AI安全评估体系汗颜:AI做了三倍多的「坏事」,但造成的实际伤害几乎一样。这意味着,我们现在用来证明AI安全的那套逻辑,可能从一开始就是错的。

来自主题: AI资讯
8640 点击    2026-04-14 09:10
统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低

统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低

统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低

当前具身智能的VLA(Vision-Language-Action)赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭:不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议,导致方法难以横向对比,复现成本极高。

来自主题: AI技术研报
8943 点击    2026-04-14 08:42
港大×复旦×上交:视触觉融合+闭环纠错,让机器人双臂协作不再「盲操」

港大×复旦×上交:视触觉融合+闭环纠错,让机器人双臂协作不再「盲操」

港大×复旦×上交:视触觉融合+闭环纠错,让机器人双臂协作不再「盲操」

在具身智能快速发展的今天,高质量数据已成为驱动能力提升的关键基础,然而一个核心问题也随之而来: 如何让机器人数据采集更快、更稳、更有效?

来自主题: AI技术研报
6006 点击    2026-04-14 08:41
迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品

迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品

迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品

从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索,再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发,潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。

来自主题: AI技术研报
7466 点击    2026-04-13 14:31
Harness 刚火,可能就要成为过去时了|Hao好聊论文

Harness 刚火,可能就要成为过去时了|Hao好聊论文

Harness 刚火,可能就要成为过去时了|Hao好聊论文

随着任务的复杂度提升,Agent(智能体)的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中,模型迷糊了,于是开始跳步、忽视、绕道。

来自主题: AI技术研报
8108 点击    2026-04-13 13:51
CVPR 2026 | 摆脱相机依赖!M4Human推动毫米波人体感知迈向新阶段

CVPR 2026 | 摆脱相机依赖!M4Human推动毫米波人体感知迈向新阶段

CVPR 2026 | 摆脱相机依赖!M4Human推动毫米波人体感知迈向新阶段

想象几个并不遥远的场景: 医院的病房里,刚做完手术的患者正在练习下床、走动,智能系统通过摄像头捕捉他的动作,判断步态是否稳定、有没有跌倒风险;回到家,在卧室或浴室这样私密的空间里,老人起身、转身、洗漱,甚至意外滑倒的瞬间,也可能被视觉传感器记录,只为了让 AI 能更早发现异常;

来自主题: AI技术研报
8680 点击    2026-04-13 13:50
大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

在本文中,我将探讨编码智能体(coding agents)及其智能体编排(agent harnesses)的整体设计:它们究竟是什么、工作原理如何,以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。

来自主题: AI技术研报
7688 点击    2026-04-13 13:50
同一个模型,换个Harness排名跳了25位:智能体基础设施完全解剖

同一个模型,换个Harness排名跳了25位:智能体基础设施完全解剖

同一个模型,换个Harness排名跳了25位:智能体基础设施完全解剖

LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施,达到了 76.4% 的通过率,超过了所有人工设计的方案。

来自主题: AI技术研报
7018 点击    2026-04-13 10:13