总部位于洛杉矶的人工智能视频生成初创公司Moonvalley 团队认为，仅靠文本提示无法完成电影制作。
来自加州大学河滨分校（UC Riverside）、密歇根大学（University of Michigan）、威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin–Madison）、德州农工大学（Texas A&M University）的团队在 ICCV 2025 发表首个面向自动驾驶语义占用栅格构造或预测任务的统一基准框架 UniOcc。
2025 年已经过半， 文本生成大模型是否已经进入下半场了？ OpenAI 完全不重视 API 市场？ Grok3 根本没人用？ 「大模型战」未来的走向如何？
AI 助手，向着「低调实用」方向发展。几周前，我为了一份行业深度文章的撰写，在堆积如山的数据分析文件和浏览器标签页中挣扎了整整两天。
NCAL是一种新的个性化学习方法，它通过优化文本嵌入的分布来解决教育数据中常见的长尾分布问题，从而提高模型对少数类别的处理能力。
你有没有想过，为什么那些最聪明的AI工程师要把80%的时间浪费在修复数据基础设施上，而不是构建真正改变世界的AI应用？这个看似不合理的现象，正是Eventual创始人Sammy Sidhu和Jay Chia在Lyft自动驾驶部门工作时亲身经历的痛苦。
大数据已经能闻出AI味儿了！最近，一份席卷生物医学圈的报告发出警告：如果你论文里高频出现delves、underscores等454个特定词汇，就要小心了——这很可能就是AI留下的「指纹」。
在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
即使有一颗大隐隐于市的心，成立第八年的云深处，终究在今天具身智能的浪潮下，被推到了舞台中央。
多模态模型学会“按需搜索”！字节&NTU最新研究，优化多模态模型搜索策略——通过搭建网络搜索工具、构建多模态搜索数据集以及涉及简单有效的奖励机制，首次尝试基于端到端强化学习的多模态模型自主搜索训练。
