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Mythos限测首日破防,论坛玩家猜网址就摸进门了

Mythos限测首日破防,论坛玩家猜网址就摸进门了

Mythos限测首日破防,论坛玩家猜网址就摸进门了

Mythos Preview 官宣第一天,一群Discord论坛里的人就靠猜链接地址拿到了访问权限。

来自主题: AI资讯
8538 点击    2026-05-18 16:49
华为“养”出半个具身智能创业圈

华为“养”出半个具身智能创业圈

华为“养”出半个具身智能创业圈

中国具身智能赛道,最近出现了一个越来越清晰的现象。

来自主题: AI资讯
8794 点击    2026-05-18 16:49
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
7506 点击    2026-05-18 16:48
「世界模型」究竟是什么?一文看懂其前世今生与百亿赌局

「世界模型」究竟是什么?一文看懂其前世今生与百亿赌局

「世界模型」究竟是什么?一文看懂其前世今生与百亿赌局

世界模型(World Model),想必你已经在很多场合听过这个术语了。它有时出现在视频生成领域,有时又出现在具身智能领域;它们的含义还有所差别,甚至看起来像是完全不同的概念。

来自主题: AI技术研报
6025 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
5376 点击    2026-05-18 15:30
LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界

LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界

LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界

近期,LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩,在一些研究级数学上(如短程证明、组合构造)也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想,结果会是如何?

来自主题: AI技术研报
5052 点击    2026-05-18 15:29
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
9695 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
5131 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
6569 点击    2026-05-18 15:28