AI资讯新闻榜单内容搜索-不

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 不
刚刚,一家具身智能明星公司原地解散了

刚刚,一家具身智能明星公司原地解散了

刚刚,一家具身智能明星公司原地解散了

就在今天,“一家明星具身智能公司原地解散”的传闻在圈内迅速传开,而且因为公司成立时间很短,甚至都不涉及员工赔偿。就在一个多月前,这家公司还高调公开了新融资,以及AI技术大牛加盟作为联合创始人及CTO。

来自主题: AI资讯
9071 点击    2025-10-17 10:46
RL微调,关键在前10%奖励!基于评分准则,Scale AI等提出新方法

RL微调,关键在前10%奖励!基于评分准则,Scale AI等提出新方法

RL微调,关键在前10%奖励!基于评分准则,Scale AI等提出新方法

大模型强化学习总是「用力过猛」?Scale AI联合UCLA、芝加哥大学的研究团队提出了一种基于评分准则(rubric)的奖励建模新方法,从理论和实验两个维度证明:要想让大模型对齐效果好,关键在于准确区分「优秀」和「卓越」的回答。这项研究不仅揭示了奖励过度优化的根源,还提供了实用的解决方案。

来自主题: AI技术研报
8749 点击    2025-10-17 09:48
从掩码生成到「再掩码」训练:RemeDi让扩散语言模型学会自我纠正与反思

从掩码生成到「再掩码」训练:RemeDi让扩散语言模型学会自我纠正与反思

从掩码生成到「再掩码」训练:RemeDi让扩散语言模型学会自我纠正与反思

近期,扩散语言模型备受瞩目,提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果,西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型(Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B)。

来自主题: AI技术研报
6719 点击    2025-10-17 09:41
当Search Agent遇上不靠谱搜索结果,清华团队祭出自动化红队框架SafeSearch

当Search Agent遇上不靠谱搜索结果,清华团队祭出自动化红队框架SafeSearch

当Search Agent遇上不靠谱搜索结果,清华团队祭出自动化红队框架SafeSearch

在 AI 发展的新阶段,大模型不再局限于静态知识,而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制,但它们返回的并非总是高质量的资料:一个低质量网页、一条虚假消息,甚至是暗藏诱导的提示,都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」,进而生成带有风险的回答。

来自主题: AI技术研报
8598 点击    2025-10-17 09:33
李飞飞发布全新世界模型,单GPU就能跑!

李飞飞发布全新世界模型,单GPU就能跑!

李飞飞发布全新世界模型,单GPU就能跑!

李飞飞的世界模型创业,最新成果来了!刚刚,教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM(A Real-Time Frame Model),不仅具备实时运行、持久性和3D一致性,更关键的是——单张H100 GPU就能跑。

来自主题: AI资讯
11544 点击    2025-10-17 09:08
王兴兴硕士论文惊现GitHub,宇树雏形那时候就有了

王兴兴硕士论文惊现GitHub,宇树雏形那时候就有了

王兴兴硕士论文惊现GitHub,宇树雏形那时候就有了

人火了是连毕业论文都要被翻出来的(doge)。 这不,宇树科技CEO王兴兴的硕士毕业论文就被网友们掘地三尺找到了。

来自主题: AI资讯
8614 点击    2025-10-16 15:12
你的下一个「爱豆」不一定是真人,也可以是AI豆

你的下一个「爱豆」不一定是真人,也可以是AI豆

你的下一个「爱豆」不一定是真人,也可以是AI豆

从「深蓝」到ChatGPT和DeepSeek,AI已从棋盘上的较量转向生产力革命。中国移动以自研「九天」大模型为核心,打造「灵犀智能体」,一个能理解意图、主动服务的全场景生活助手。通过「灵犀贴贴」实现AI+NFC的便捷交互。同时「爱购商城」以「AI豆」构建统一价值体系,打通通信、消费与智能生态,为用户提供个性化、温度化的智能生活新范式。

来自主题: AI资讯
8674 点击    2025-10-16 15:07
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则

NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则

NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则

一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1,我们至少可以得到三个层面的信息:主体是大象,数量有两头,环境是热带稀树草原(savanna)。然而,如果由传统的表征学习方法来处理这张图片,比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer,往往得到的表征只会体现其主体信息,也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。

来自主题: AI技术研报
7970 点击    2025-10-16 14:43
教育 AI 全球榜单大洗牌:头部产品增幅超 200%

教育 AI 全球榜单大洗牌:头部产品增幅超 200%

教育 AI 全球榜单大洗牌:头部产品增幅超 200%

教育 AI 的热度正重新回到上升曲线。不同于早期的「狂飙阶段」,如今的竞争更像一场结构重排——头部在稳,中腰在提速,尾部在寻找新的出口。AI 在教育中的角色,也从单一的「功能工具」,进化为教学系统中的「生态节点」。

来自主题: AI资讯
8858 点击    2025-10-16 14:39