搜索
新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。
当大模型 Agent 被部署到工具调用、长程任务和开放环境中，一个关键问题会随之出现：能否在不更新模型参数的情况下，将执行经验沉淀下来，并在下一次做得更好？
你可能已经在各种 benchmark 榜单上看过 GUI Agent 的 "大胜" 了。
如果要让机械臂把咖啡机旁的杯子移到桌上，需要经历哪几个步骤？
向ChatGPT问一个看起来挺简单的问题：“Lasha Talakhadze之前的奥运举重纪录是多少？”
记得何同学做过一个超复杂的流水线项目吗？
逛过WAIC具身智能展区的人，多半有同一个疑问： 都2026年了，机器人干活，怎么还是慢吞吞的？
最新研究发现，AI幻觉不只会骗你了，还能喂大你的自信心、削弱你的判断力。
国防科技大学虚拟现实与视觉计算团队（SAW Lab）联合先进制导与控制技术国家级重点实验室等推出面向航拍几何 3D 视觉的统一大规模数据集与评测基准 「AirZoo」。