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2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」

2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」

2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」

2026 年刚拉开序幕,大模型(LLM)领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文,会发现一个高频出现的词汇:Self-Distillation。

来自主题: AI技术研报
6589 点击    2026-02-10 14:17
硅谷顶级风投350页年度报告:从算力竞赛到能源革命,这些科技领域正在剧烈重构

硅谷顶级风投350页年度报告:从算力竞赛到能源革命,这些科技领域正在剧烈重构

硅谷顶级风投350页年度报告:从算力竞赛到能源革命,这些科技领域正在剧烈重构

Contrary 是一家成立于 2018 年的美国风险投资公司,由 Eric Tarczynski 创办,自成立以来,其以“人才驱动+研究驱动”为核心方法论,在全球顶级高校铺设了庞大的人才网络,通过识别最优秀的年轻技术人才来发现投资机会。

来自主题: AI资讯
9884 点击    2026-02-09 16:01
先解行为,再训Agent:CMU开源首份Agentic Search日志数据,把Agent拆开给你看

先解行为,再训Agent:CMU开源首份Agentic Search日志数据,把Agent拆开给你看

先解行为,再训Agent:CMU开源首份Agentic Search日志数据,把Agent拆开给你看

在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下,真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。

来自主题: AI技术研报
8432 点击    2026-02-09 14:55
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因

在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因

在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因

Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 曾在 OpenAI、Google、Amazon、Databricks 等公司参与构建并成功推出了 50 多个企业级 AI 产品。最近,他们在播客节目中,与主持人 Lenny 细致分享了当前 AI 产品开发中的常见陷阱与成功路径。基于该播客视频,InfoQ 进行了部分删改。

来自主题: AI资讯
8649 点击    2026-02-09 11:13
OpenClaw狂揽16万star,是时候聊聊Agent Tools的AB面了

OpenClaw狂揽16万star,是时候聊聊Agent Tools的AB面了

OpenClaw狂揽16万star,是时候聊聊Agent Tools的AB面了

编辑|杨文、Panda 最近,OpenClaw 火得一塌糊涂。 短短几天,这个顶着红色龙虾 Logo 的开源 AI 助理 OpenClaw,就在 GitHub 上斩获超 16 万 star 量。 它就

来自主题: AI资讯
9330 点击    2026-02-08 11:59
小米给KV Cache减负80%!MiMo团队推出混合稀疏注意力架构

小米给KV Cache减负80%!MiMo团队推出混合稀疏注意力架构

小米给KV Cache减负80%!MiMo团队推出混合稀疏注意力架构

小米MiMo大模型团队,加入AI拜年战场——推出HySparse,一种面向Agent时代的混合稀疏注意力架构。

来自主题: AI技术研报
7628 点击    2026-02-08 11:53
深度|30天,10万家庭:Nori如何悄悄拿下AI的“最后一块拼图”

深度|30天,10万家庭:Nori如何悄悄拿下AI的“最后一块拼图”

深度|30天,10万家庭:Nori如何悄悄拿下AI的“最后一块拼图”

最近,一家名为 Domus Next 的 AI 公司,在美国科技圈内引起了业界的广泛关注。它的产品 Nori,在 2026 年 1 月正式发布前,仅通过为期一个月的私密内测,就悄然渗透进了超过 10 万个家庭,发布当天在 App 生产力排行榜一度超过了 Google Calendar 和 Google Keep,还超过了 Perplexity、Manus 等一众 AI 产品。

来自主题: AI资讯
9535 点击    2026-02-07 14:16
Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

扩散语言模型(Diffusion Language Models, DLLMs)因其多种潜在的特性而备受关注,如能加速的非自回归并行生成特性,能直接起草编辑的特性,能数据增强的特性。然而,其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归(AR)模型。

来自主题: AI技术研报
10678 点击    2026-02-06 10:37