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C罗刚头球破门,AI解说脱口而出!全模态实时流太狠了

C罗刚头球破门,AI解说脱口而出!全模态实时流太狠了

C罗刚头球破门,AI解说脱口而出!全模态实时流太狠了

阿里云正式宣布,Apache Flink 3.0全面进入Agentic Streaming For AI时代,并推出全模态数据流处理能力。这是业界第一次,把视频、音频、图像、文本这四类数据,统一放进同一条流式pipeline里调度,让AI能够实时感知、实时理解、实时回应。

来自主题: AI资讯
7457 点击    2026-06-27 12:24
真机强化学习如何保证安全性?清华团队提出安全探索均衡机制

真机强化学习如何保证安全性?清华团队提出安全探索均衡机制

真机强化学习如何保证安全性?清华团队提出安全探索均衡机制

近日清华大学于IEEE TPAMI发表论文,探讨了真机强化学习的安全性保障问题,提出了一套「安全探索均衡」新型机制,揭示了安全探索的理论最大边界,并攻克了其收敛性证明难题。

来自主题: AI技术研报
6731 点击    2026-06-24 16:03
仅一行代码,Fable 5复活了!

仅一行代码,Fable 5复活了!

仅一行代码,Fable 5复活了!

刚刚,开发者Jamieson O'Reilly用泄露的系统级Prompt,硬核解锁了「轻量版」的Fable 5。仅仅一行代码的注入,就让Opus 4.8当场「开智」。在极限对照实验中,O'Reilly给到同一个指令——制作一个现代苹果风的网页。

来自主题: AI资讯
10567 点击    2026-06-14 21:05
ChatGPT记忆大升级,十亿人免费用!

ChatGPT记忆大升级,十亿人免费用!

ChatGPT记忆大升级,十亿人免费用!

奥特曼官宣ChatGPT记忆重大升级!全新Dreaming V3架构正式上线:ChatGPT会在后台「做梦」,首次向数亿免费用户开放。这一次升级,「做梦」功能向十亿人免费开放,Plus和Pro记忆容量直接翻倍。

来自主题: AI资讯
8383 点击    2026-06-07 10:53
今天起,ChatGPT 会「做梦」了

今天起,ChatGPT 会「做梦」了

今天起,ChatGPT 会「做梦」了

今天起,ChatGPT 的记忆系统更像人了。OpenAI 刚刚推出了一套全新的记忆系统,底层基于 Dreaming 技术。它会在长期对话中自动整理你的偏好、项目、设备、旅行计划和生活安排,并在回答时判断哪些信息仍然有用,哪些已经过时。

来自主题: AI资讯
9405 点击    2026-06-05 10:49
DDIM之父宋佳铭,宣布离职

DDIM之父宋佳铭,宣布离职

DDIM之父宋佳铭,宣布离职

DDIM之父宋佳铭(Jiaming Song),在领英上发布了自己从Luma AI离职的消息。

来自主题: AI资讯
6246 点击    2026-06-01 09:56
7805 个人类作家,输给一段提示词

7805 个人类作家,输给一段提示词

7805 个人类作家,输给一段提示词

「精确而丰富地唤起感官」,「旋律般的声音」,这是顶级文学杂志 Granta 今年评选的年度作品获得到的称赞——直到它翻车之前。这篇叫《The Serpent in the Grove》的小说,是 2026 年英联邦短篇小说奖加勒比地区的获奖作品,从 7806 篇投稿中被选出。作者 Jamir Nazir,这是一个带有奇幻色彩的创作,写了一个关于朗姆酒、农夫与魔法树丛的故事。

来自主题: AI资讯
9703 点击    2026-05-30 11:26
T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」

T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」

T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」

在具身智能快速发展的今天,机器人已经不再满足于「看见」刚体物体,而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门,到服务机器人整理抽屉,再到工业场景中的工具操作,大量真实世界目标都属于关节物体(Articulated Objects)。

来自主题: AI技术研报
8553 点击    2026-05-28 10:18
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

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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
5724 点击    2026-05-18 15:29