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20美元,扒掉AI安全底裤!智能体2小时,攻破160亿美元巨头

20美元,扒掉AI安全底裤!智能体2小时,攻破160亿美元巨头

20美元,扒掉AI安全底裤!智能体2小时,攻破160亿美元巨头

20美元Token费,2小时运行,AI智能体没问任何人,自主翻遍互联网,选中麦肯锡,把它的「数字大脑」Lilli彻底攻破。4650万条战略聊天记录、72万份核心文件、95条系统提示词……全部明文读写权限到手。AI震惊地说出了「WOW!」

来自主题: AI资讯
5784 点击    2026-05-18 17:41
断崖第一!深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军

断崖第一!深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军

断崖第一!深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军

2026 年 5 月,深度机智(DeepCybo)迎来成立一周年。

来自主题: AI资讯
9730 点击    2026-05-18 16:50
24小时从零写一个GBA模拟器!GPT-5.5跑出53分登顶,Gemini得了0.8分,底部还有两家交白卷

24小时从零写一个GBA模拟器!GPT-5.5跑出53分登顶,Gemini得了0.8分,底部还有两家交白卷

24小时从零写一个GBA模拟器!GPT-5.5跑出53分登顶,Gemini得了0.8分,底部还有两家交白卷

Mechanize 发布了一项硬核测试:给前沿 AI coding agents 24 小时,用 Rust 从零写一个完整的 Game Boy Advance 模拟器,再和顶级开源模拟器 Mesen2 逐帧对比打分。

来自主题: AI技术研报
8549 点击    2026-05-18 16:48
CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈

CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈

CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈

序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长,在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此,研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。

来自主题: AI技术研报
6012 点击    2026-05-18 15:30
信通院&清华提出FedRE:用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26

信通院&清华提出FedRE:用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26

信通院&清华提出FedRE:用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26

在联邦学习中,如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销,是一个亟需解决的挑战。

来自主题: AI技术研报
10231 点击    2026-05-18 15:29
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式

ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式

ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式

在大模型后训练中,数据不再只是 “越多越好”,而是要像人类学习一样,动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调;数月后,由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO,并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。

来自主题: AI技术研报
5752 点击    2026-05-18 15:29
DAG革新时间序列预测,代码、数据、排行榜全开源 | ICML'26

DAG革新时间序列预测,代码、数据、排行榜全开源 | ICML'26

DAG革新时间序列预测,代码、数据、排行榜全开源 | ICML'26

DAG框架利用时间与通道双重相关网络,有效整合历史与未来外生变量信息,提升时间序列预测准确性。通过发现并注入相关关系,充分利用未来协变量,显著优于现有方法。

来自主题: AI技术研报
7416 点击    2026-05-18 15:28
ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略

ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略

ICML 2026 |让大模型边想边说:这篇文章把「何时开口」变成可学习策略

用过推理型大模型的人,大概率都熟悉这种体验:模型似乎在认真思考,但屏幕上长时间没有真正有用的内容;如果让它一开始就输出,又很容易出现仓促判断,后面的推理还要被早期错误牵着走。

来自主题: AI技术研报
10014 点击    2026-05-18 15:27