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AI信息差

ICLR 2025 真正「Deep」的「Research」,通过强化学习实现可自主进化的科研智能体来了!

CycleResearcher 研究团队成员包括:张岳教授,西湖大学人工智能系教授,工学院副院长,其指导的博士生朱敏郡、张鸿博、鲍光胜、访问学生翁诣轩;UCL 访问研究员杨林易博士,25 Fall 入职南方科技大学拟任独立 PI,博士生导师,研究员。 AI 技术不断进步,科研自动化浪潮正在深刻改变学术世界!近日,来自西湖大学、UCL 等机构的研究团队在自动...

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200美金,人人可手搓QwQ,清华、蚂蚁开源极速RL框架AReaL-boba

由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型(LRM,Large Reasoning Model)带来了新的 post-training scaling law,强化学习(RL,Reinforcement Learning)成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而,针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高: 流程复杂、涉及模块多(...

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20000颗星!100多个Agent超级工具,开源MCP大合集

上周四,OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP之后,在智能体赛道产生了巨大影响,功能、开发流程都有了质的改变。并且OpenAI的桌面版ChatGPT、API也很快支持MCP。 但很多人不知道去哪里找这些高效、实用的MCP服务。今天「AIGC开放社区」就为大家盘一盘,包括浏览器、数据库、文件系统、论文搜索、金融分析、游戏、知识检索、定位服务、网络安全等...

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微软AI Genius训练营来啦!6场“理论+实战”课程,彻底点燃你的AI超能力

如果你 渴望掌握大模型、Agent、RAG、Github Copilot等前沿技术 想用Azure AI打造行业级解决方案 期待与万千开发者共创AI未来 微软AI Genius训练营 是不可错过的技术跃迁机会! 1 这一次,技术浓度拉满 由微软AI团队亲授,深度拆解: ▸ LLM/SLM前沿模型技术演进与对比; ▸ Azure ...

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不止吉卜力!GPT-4o新玩法全网疯传,网友:AI成精了

新智元报道 编辑:KingHZ 【新智元导读】OpenAI让网友成功复刻「文艺复兴」名场面!不止「吉卜力」风格,GPT-4o还有水墨画、古风、赛博朋克等10多种风格。此外,GPT-4o被爆出推理功能,GPT-5已上路。 万万没想到,GPT-4o图像生成功如此火爆,奥特曼在线直呼太疯狂! 前有「吉卜力风」一夜爆火,今有「文艺复兴」席卷全网。 GPT...

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AI生成视频不可控,如何降低“抽卡率”?对话生数科技朱军

文| 李玲 现阶段,AI生成视频通常需要“抽卡”,用户反复尝试、碰运气后,才能生成理想的结果。如何对抗生成内容的随机性,国产视频大模型厂商正努力让视频生成走向“高可控”成为可能。 清华大学人工智能研究院副院长、生数科技创始人兼首席科学家朱军演讲。图片来源:中关村论坛。 3月29日下午,在2025中关村论坛年会“未来人工智能先锋论坛”上,清华大学人工智能研...

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抖音,首次公开推荐算法原理!

网站首次公开抖音推荐算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制。 文|张洋洋 在饱受质疑后,抖音算法治理迎来了实质性的一步。 在2025中国网络媒体论坛上,抖音总裁韩尚佑正式宣布,“抖音安全与信任中心”网站(95152.douyin.com)上线。**网站面向社会公开抖音算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制。 **网站首次公开抖音推荐算法原理,介绍...

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CVPR 2025高分论文!从照片重建3D矢量,告别模糊渲染,重建边缘更清晰

©作者 | 吴旻烨、戴海钊等 单位 | 鲁汶大学、上海科技大学 来源 | 机器之心 三维高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS)技术基于高斯分布的概率模型叠加来表征场景,但其重建结果在几何和纹理边界处往往存在模糊问题。这种模糊效应会随着重建过程中不确定性的累积而愈发显著。如图 1 所示,通过提高渲染分辨率可以明显观察到这种边界模糊...

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初探最大更新参数化muP:超参数的跨模型尺度迁移规律

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林 单位 | 科学空间 研究方向 | NLP、神经网络 众所周知,完整训练一次大型 LLM 的成本是昂贵的,这就决定了我们不可能直接在大型 LLM 上反复测试超参数。一个很自然的想法是希望可以在同结构的小模型上仔细搜索超参数,找到最优组合后直接迁移到大模型上。 尽管这个想法很朴素,但要实现它并不平凡,它需要...

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港中大(深圳)、华为云联合突破!首次提出GraphRAG统一框架

研究背景 研究问题:这篇文章要解决的问题是如何在统一框架下对基于图的检索增强生成(RAG)方法进行系统的比较和分析。具体来说,现有的基于图的 RAG 方法没有在同一实验设置下进行系统的比较。 研究难点:该问题的研究难点包括:缺乏统一的框架来抽象和比较各种基于图的 RAG 方法;现有工作主要关注整体性能评估,而非单个组件的性能;缺乏对各种方法在准确性和效率...

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