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训练机器人方式对了吗?英伟达DreamZero双榜第一新反思

训练机器人方式对了吗?英伟达DreamZero双榜第一新反思

训练机器人方式对了吗?英伟达DreamZero双榜第一新反思

近日,NVIDIA 发布的世界 - 动作模型 DreamZero,在两项颇具代表性的机器人基准测试 RoboArena 、MolmoSpaces 上双双登顶。

来自主题: AI技术研报
9482 点击    2026-03-04 14:32
为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」?清华首次给出机制解释,用极简改动稳住训练

为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」?清华首次给出机制解释,用极简改动稳住训练

为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」?清华首次给出机制解释,用极简改动稳住训练

一句话总结:社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了:在 BF16 等低精度训练里,FlashAttention 不是随机出 bug,而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置,借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大,最终把权重谱范数和激活推到失控,导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改,实测能显著稳定训练。

来自主题: AI技术研报
6266 点击    2026-03-04 13:49
全球首个自主科研Agent挑战赛!零人工干预冲击CNS成果SOTA,科研变天?

全球首个自主科研Agent挑战赛!零人工干预冲击CNS成果SOTA,科研变天?

全球首个自主科研Agent挑战赛!零人工干预冲击CNS成果SOTA,科研变天?

如果科研中的文献阅读、代码演进、实验验证都可以由智能体自主完成,科学发现的方式会被重新定义吗?自主科研智能体(Autonomous Research Agent)的兴起,正在把这一设想带入现实:科学家有望回归科学品味和探索源头,智能体承担科研全链路的繁琐工作,两者在人机协同的闭环中共探新的重大科研突破。

来自主题: AI资讯
5794 点击    2026-03-04 13:47
不止修bug:Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段

不止修bug:Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段

不止修bug:Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段

在 Princeton 发布 SWE-Bench 之后,用真实世界代码仓库+可执行测试评测大模型软件工程能力,几乎已成为学术界与工业界的共识。围绕 SWE issue 的评测范式迅速发展,也催生了一系列 SWE 系列 benchmark,在刻画模型 bug 修复能力方面发挥了重要作用。

来自主题: AI技术研报
7433 点击    2026-03-04 13:44
前小米高管创业机器人,用“爆品逻辑”做工业通用具身智能

前小米高管创业机器人,用“爆品逻辑”做工业通用具身智能

前小米高管创业机器人,用“爆品逻辑”做工业通用具身智能

小雨智造预计,智能焊接机器人需求可达千万台量级,只要占据10%份额,就完全具备成为“爆品”的市场条件。

来自主题: AI资讯
8749 点击    2026-03-04 13:44
我花499找人上门安装OpenClaw,看到了AI时代最魔幻的一幕

我花499找人上门安装OpenClaw,看到了AI时代最魔幻的一幕

我花499找人上门安装OpenClaw,看到了AI时代最魔幻的一幕

最近关于OpenClaw的事,除了我昨天说的Github登顶之外。还有另一个非常魔幻的事——就是OpenClaw收费上门安装。一次费用,几百不等。更离谱的价格也有,前段时间在群里看到的:OpenClaw安装,1.6万!?

来自主题: AI资讯
9528 点击    2026-03-04 12:03
独家|Flowith 完成千万美元种子轮融资,打造 Agentic AI 时代的首个“行动派”操作系统

独家|Flowith 完成千万美元种子轮融资,打造 Agentic AI 时代的首个“行动派”操作系统

独家|Flowith 完成千万美元种子轮融资,打造 Agentic AI 时代的首个“行动派”操作系统

近日,Flowith 宣布完成千万美元种子轮和种子+轮融资。种子轮为祥峰投资(Vertex Ventures)等机构,种子+轮为红杉中国种子基金、江远投资(LongRiver)等多家顶尖机构联合领投,融资资金将主要用于研发以及全球化市场拓展。

来自主题: AI资讯
9560 点击    2026-03-04 11:32
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析

推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析

推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析

强化学习(RL)将推荐系统建模为序列决策过程,支持长期效益和非连续指标的优化,是推荐系统领域的主流建模范式之一。然而,传统 RL 推荐系统受困于状态建模难、动作空间大、奖励设计复杂、反馈稀疏延迟及模拟环境失真等瓶颈。

来自主题: AI技术研报
9290 点击    2026-03-04 11:23