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英伟达让机器人「做梦学习」,靠梦境实现真·从0泛化

英伟达让机器人「做梦学习」,靠梦境实现真·从0泛化

英伟达让机器人「做梦学习」,靠梦境实现真·从0泛化

「仿生人会梦见电子羊吗?」这是科幻界一个闻名遐迩的问题。现在英伟达给出答案:Yes!而且还可以从中学习新技能。如下面各种丝滑操作,都没有真实世界数据作为训练支撑。仅凭文本指令,机器人就完成相应任务。

来自主题: AI资讯
6696 点击    2025-05-22 13:44
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
4862 点击    2025-05-22 09:28
何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位

何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位

何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位

何恺明团队又一力作!这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow:无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习,仅一步函数评估(1-NFE),就能碾压以往的扩散与流模型!

来自主题: AI技术研报
4777 点击    2025-05-21 14:50
华为曝光两大黑科技!打破推理延迟魔咒,大模型从此「秒回」

华为曝光两大黑科技!打破推理延迟魔咒,大模型从此「秒回」

华为曝光两大黑科技!打破推理延迟魔咒,大模型从此「秒回」

刚刚,昇腾两大技术创新,突破速度瓶颈重塑AI推理。FusionSpec创新的框架设计配合昇腾强大的计算能力,将投机推理框架耗时降至毫秒级,打破延迟魔咒。OptiQuant支持灵活量化,让推理性价比更高。

来自主题: AI技术研报
6960 点击    2025-05-21 14:30
策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式

策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式

策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式

大语言模型(LLM)的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容,而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块,实现并行生成。

来自主题: AI技术研报
6752 点击    2025-05-21 14:12
Nature子刊:人类又输给了AI,尤其是当它知道你是谁时

Nature子刊:人类又输给了AI,尤其是当它知道你是谁时

Nature子刊:人类又输给了AI,尤其是当它知道你是谁时

洛桑联邦理工学院研究团队发现,当GPT-4基于对手个性化信息调整论点时,64%的情况下说服力超过人类。实验通过900人参与辩论对比人机表现,结果显示个性化AI达成一致概率提升81.2%。研究警示LLM可能被用于传播虚假信息,建议利用AI生成反叙事内容应对威胁,但实验环境与真实场景存在差异。

来自主题: AI技术研报
6440 点击    2025-05-21 09:52
华为:让DeepSeek的“专家们”动起来,推理延迟降10%!

华为:让DeepSeek的“专家们”动起来,推理延迟降10%!

华为:让DeepSeek的“专家们”动起来,推理延迟降10%!

要问最近哪个模型最火,混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)绝对是榜上提名的那一个。

来自主题: AI技术研报
8078 点击    2025-05-20 15:16