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比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models),作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型,MMaDA 通过三项核心技术突破,成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。

来自主题: AI技术研报
9700 点击    2025-05-22 17:30
速递|AI排行榜独角兽诞生:LM Arena获1亿美元融资,估值6亿美元能否洗刷"刷分"指控?

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速递|AI排行榜独角兽诞生:LM Arena获1亿美元融资,估值6亿美元能否洗刷"刷分"指控?

LM Arena 是一个众包基准测试项目,各大 AI 实验室依赖其测试和推广自家 AI 模型。据彭博社报道,该项目已在种子轮融资中筹集 1 亿美元 ,估值达 6 亿美元。

来自主题: AI资讯
9048 点击    2025-05-22 16:00
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进

智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进

智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进

随着业务规模的不断扩大和用户需求的快速增长,传统的单体架构在扩展性、灵活性和运维效率等方面逐渐暴露出瓶颈,微服务架构成为当下企业技术架构转型的主流选择。智谱清言作为国内领先的大模型应用之一,基于自主研发的 GLM 模型打造了全能 AI 助手,提供多平台支持和强大的智能体创建能力。

来自主题: AI技术研报
9689 点击    2025-05-22 14:57
Nature重磅:快5000倍,「首个大规模大气AI」击败全球最先进数值预报系统

Nature重磅:快5000倍,「首个大规模大气AI」击败全球最先进数值预报系统

Nature重磅:快5000倍,「首个大规模大气AI」击败全球最先进数值预报系统

可靠的地球系统预测对于推动人类进步和预防自然灾害至关重要。人工智能(AI)为提高该领域的预测精度和计算效率提供了巨大潜力,但在许多领域仍未得到充分开发。

来自主题: AI技术研报
7749 点击    2025-05-22 14:40
57.6万代码撕碎AI编程神话,20%「幽灵包」暗藏漏洞!苹果、微软已中招

57.6万代码撕碎AI编程神话,20%「幽灵包」暗藏漏洞!苹果、微软已中招

57.6万代码撕碎AI编程神话,20%「幽灵包」暗藏漏洞!苹果、微软已中招

AI编程梦被撕碎!最新研究用57.6万个代码样本揭示:超20%代码依赖的是不存在的软件包。苹果、微软都曾中招,而Meta和微软还在高喊「未来AI写95%代码」。AI写代码的神话,正在变成安全灾难。

来自主题: AI资讯
8327 点击    2025-05-22 14:14
北森酷学院发布新一代AI Learning平台,企业学习开启Agents时代

北森酷学院发布新一代AI Learning平台,企业学习开启Agents时代

北森酷学院发布新一代AI Learning平台,企业学习开启Agents时代

市场的大变革,孕育着大机会,创新者往往能够抓住机会、创造并引领未来。5 月 21 日,行业头部的一体化 HR SaaS 平台北森控股(股票代码:09669.HK)在北京隆重举办 “AI Learning 产品发布会”,宣布完成酷学院收购,并同步推出基于 AI 大模型的新一代学习平台 ——AI Learning

来自主题: AI资讯
7315 点击    2025-05-22 14:04
比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗

比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗

比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗

当OpenAI、谷歌还在用Sora等AI模型「拍视频」,英伟达直接用视频生成模型让机器人「做梦」学习!新方法DreamGen不仅让机器人掌握从未见过的新动作,还能泛化至完全陌生的环境。利用新方法合成数据直接暴涨333倍。机器人终于「做梦成真」了!

来自主题: AI技术研报
8547 点击    2025-05-22 10:15
HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式:层次化推理架构克服了认知过载问题,让智能体各司其职;动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体;基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示,分解复杂任务并动态调整执行计划。

来自主题: AI技术研报
5713 点击    2025-05-22 09:28