顶级AI研究员的下一个机会在哪?
顶级AI研究员的下一个机会在哪?9 月以来,全球顶尖大模型几乎都在秀 3D。
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9 月以来,全球顶尖大模型几乎都在秀 3D。
在企业级真实业务与复杂数据分析中,让大模型「一眼看穿数据库并写出完美SQL」,往往只是一个不切实际的幻想。
大模型吃光互联网后,机器人的物理Token从哪来?
用螺丝刀拧紧螺丝,听起来并不复杂。
随着递归自我改进(Recursive Self-Improvement,RSI)受到关注,智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
过去几年,神经网络接连改写了一个又一个领域:图像生成有了 Stable Diffusion,视频生成已经能做到以假乱真,就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上,神经网络始终没能交出令人满意的答卷,游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
国内大语言模型炒作的重点已经聚焦于3D生成领域,凡更新必展示结合Three.js炮制的4A大作。
AniShort推出原生本地架构的AI影视工作台,接入Codex等智能体,支持自动质检、自定义模型API、Skill复用及本地专业软件协同。
660倍的参数差距,结果小模型赢了?!
让大模型「多想一会儿」,今天几乎等同于让它多写一些字:先生成一段思维链,再给出答案。