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對話加拿大工程院于非院士:尋找 AI 領域的「香農定理」
芯片與航天創(chuàng)業(yè)者姚頌:25歲創(chuàng)業(yè)成功背后,不為人知的「至暗時刻」
獨家 | 創(chuàng)新工場首席科學家周明:NLP 與金融「聯姻」,從經濟實惠的小模型開始
IEEE Fellow黃建偉:「網絡經濟、群體智能」跨界融合,智慧城市的新風暴
對話清華黃民烈:借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng),元宇宙虛擬伴侶或位于L5
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人工智能學術
人工智能學術
港大張清鵬 Nature 子刊最新研究:AI 結合血液多組學,提前 15 年預測心血管疾病風險
這項基于 UK Biobank 的研究顯示,人工智能結合血液多組學信息,可系統(tǒng)評估未來 15 年多種心血管疾病的發(fā)生風險。
鄭佳美
02月05日 10:42
Nature
張清鵬
AI 醫(yī)療
人工智能學術
開源新標桿!商湯 SenseNova-MARS超 Gemini-3-Pro,模型代碼數據全開放
SenseNova-MARS 雙版本開源,多模態(tài)搜索推理雙冠,開發(fā)者直接上手
鄭佳美
01月30日 11:18
商湯
開源
SenseNova-MARS
人工智能學術
上交大 SciMaster 團隊新作:一個「AI 物理博士」的誕生
五個真實物理任務實測,PhysMaster 可推導、寫碼、數值驗證。
鄭佳美
01月26日 16:34
AI
AI4S
SciMaster
人工智能學術
盧宗青團隊新作:人類先驗打底,統(tǒng)一動作對齊,通用機器人模型正在落地
Being-H0.5:通用模型接近專用,長程雙臂更穩(wěn),部署機制作用明確。
鄭佳美
01月22日 16:18
AI
智在無界
Being-H0.5
人工智能學術
Nature 正刊收錄!清華 FIB 實驗室揭示:AI 提升科學家個人影響力,卻收縮科學整體探索空間
AI 可能會讓科學研究變得越發(fā)高效,但同時也可能讓科學探索變得愈發(fā)保守。
鄭佳美
01月19日 14:08
AI
Nature
FIB 實驗室
人工智能學術
上科大何旭明團隊新作:克服簡單樣本偏置,讓多模態(tài)模型學會「難題優(yōu)先」
DA-DPO 不依賴額外標注,通過難度感知訓練提升模型可靠性。
鄭佳美
01月16日 15:12
AI
多模態(tài)
DA-DPO
人工智能學術
浙大彭思達團隊 × 理想最新研究:直面高分辨率深度的細節(jié)缺失
InfiniDepth:一種基于隱式神經表達的單目深度估計方法,支持任意分辨率預測。
鄭佳美
01月14日 10:55
AI
浙大
彭思達團隊
人工智能學術
清華孫茂松團隊 × 深言科技:以解釋作為訓練信號,讓 8B 模型在幻覺檢測上反超閉源大模型
FaithLens 模型在忠實性幻覺檢測任務上,達到了當前最優(yōu)效果。
鄭佳美
01月14日 10:47
AI
大模型幻覺
孫茂松團隊
人工智能學術
北大盧宗青團隊新作:超 70% 實機成功率,支持語言指令的功能性抓取系統(tǒng)
當機器人學會「為什么而抓」,智能才真正開始面對真實世界。
鄭佳美
01月14日 10:40
AI
具身智能
抓取
人工智能學術
GAIR 2025 世界模型分論壇:從通用感知到視頻、物理世界模型的百家爭鳴
具身智能爆發(fā)第三年,世界模型凝聚了哪些共識?
張進
01月08日 11:08
大模型
世界模型
具身智能
人工智能學術
上海AI Lab胡俠:KV Cache壓縮之后,可讓價格2萬美金的GPU發(fā)揮出20萬美金的價值 | GAIR 2025
胡俠團隊將 Key 跟 Value Cache按照不同的壓縮方法壓縮,可以讓模型不掉點。
張進
01月08日 10:36
有損計算
GPU
大模型廠窗口
大模型的推理效率
人工智能學術
北交大 x 小米 EV 團隊:一次關于世界模型「靠不靠譜」的系統(tǒng)復盤
當世界模型服務于系統(tǒng)整體而非單一任務時,其價值才得以體現。
鄭佳美
12月26日 12:15
AI
世界模型
自動駕駛
人工智能學術
計算所嚴明玉團隊新作: Attention 并非永遠是瓶頸,多 GPU 并不一定更快
系統(tǒng)實驗表明,模型推理分為計算受限的 Prefill 與內存受限的 Decode。
鄭佳美
12月22日 10:56
AI
計算所
GPU
人工智能學術
中山大學王廣潤:大模型的微調只是對空間建模的微調 | GAIR 2025
物理動作前的思考,要用物理空間中的視頻進行推理。
劉欣
12月19日 11:10
空間智能
物理模型
AI框架
人工智能學術
歐洲科學與藝術院長 Klaus Mainzer:通用人工智能的終極通關秘籍,藏在思想史里 GAIR Live | 018
通用人工智能的終極瓶頸不是算法、算力和數據的“三駕馬車”,而在思想史。
岑大師
11月07日 14:35
Klaus Mainzer
人工智能
思想史
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