NeurIPS 25开新坑:145万个图文对,覆盖八种主流水下理解任务
NeurIPS 25开新坑:145万个图文对,覆盖八种主流水下理解任务华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,并开源145万图文对的NautData数据集。模型通过视觉特征增强模块解决水下图像模糊和颜色失真问题,性能超越现有模型,恶劣环境下表现更佳。
华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,并开源145万图文对的NautData数据集。模型通过视觉特征增强模块解决水下图像模糊和颜色失真问题,性能超越现有模型,恶劣环境下表现更佳。
麦肯锡刚刚发布了2025年AI最新报告,一组数据让人“破防”:88%的组织都在用AI,但只有39%的组织吃出了“真金白银”。这份《The state of AI in 2025》回答了AI时代大家都很关心的一个问题:
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元?杨植麟亲自带队,月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算,因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800,GPU数量也比巨头的少,但充分利用了每一张卡。
昨晚,商汤正式发布并开源SenseNova-SI系列空间智能大模型,涵盖2B与8B两个版本。该系列模型在多个空间智能基准测试中均表现突出,其中SenseNova-SI-8B模型在VSI-Bench、MMSI-Bench、MindCube-Tiny与ViewSpatial四个核心任务上获得60.99的平均成绩
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”,而在思想史。
在AI技术飞速发展的当下,「驻场交付工程师」(FDE)正成为连接实验室与市场的关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察,深入客户现场,将抽象模型转化为可落地的解决方案。OpenAI、Anthropic、Cohere等公司纷纷扩充FDE团队,这个趋势也开始在国内蔓延,以打通AI落地的「最后一公里」。
最近看到了一篇文章,这个作者干了一个非常有趣的事。
AAAI 2026录用结果重磅公布!这一届,投稿量暴增至23,680篇,录用率仅17.6%,竞争程度远超往年。一些成功上岸的研究员们晒出了录用成绩单,有人甚至拿下了88887高分。
「Baidu is back」,在业界权威大模型公共基准测试平台 LMArena 发布最新一期文本竞技场排名(Text Arena)之后,有人发出了这样的惊呼。根据 11 月 8 日凌晨 LMArena 的最新排名显示,百度文心最新模型 ERNIE-5.0-Preview-1022(文心 5.0 Preview)在文本榜单上一举跃居全球并列第二、国内第一。
2024年,加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念,短短一年多时间,迅速从实验室概念成长为行业标准,被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用,预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。