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2025-05-15 talkingdev

LLM智能体循环结合工具使用的惊人效果

近日,一篇关于大型语言模型(LLM)智能体循环结合工具使用的文章引发了广泛讨论。该文章探讨了LLM智能体在循环过程中如何有效利用外部工具,从而显著提升其性能和实用性。这一技术突破不仅展示了LLM在实际应用中的...

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2025-05-14 talkingdev

微软计划在Azure AI Foundry上托管马斯克的Grok AI模型

微软正计划在其Azure AI Foundry平台上托管埃隆·马斯克开发的Grok人工智能模型,这一举措可能将于5月19日举行的微软Build开发者大会上正式宣布。尽管微软与OpenAI存在潜在竞争关系,但这一战略部署凸显了微软意图通...

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2025-05-13 talkingdev

Manus取消等待名单限制 虚拟桌面AI助手全面开放免费体验

自动化工具开发商Manus宣布取消其虚拟桌面AI代理的等待名单机制,向所有用户开放基础服务。该平台现提供每日1次免费任务额度,并赠送新用户1000信用点的一次性奖励。这一举措将此前备受业界关注的智能自动化工具准入...

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2025-05-13 talkingdev

UniVLA-开源通用机器人策略框架,无标注视频学习

OpenDriveLab团队在GitHub开源了UniVLA框架,这项突破性技术通过推断任务中心的潜在动作,实现了从无标注视频中学习跨机器人平台的通用策略。该框架采用先进的视觉-语言-动作联合建模方法,能自适应不同机械结构的机...

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2025-05-09 talkingdev

[论文推荐]基于离线数据的Actor-Critic学习算法实现近最优样本效率

强化学习领域取得重要突破,研究人员开发出一种新型actor-critic算法,通过结合离线数据和针对性探索,在混合强化学习场景中实现了接近最优的样本效率。该研究解决了长期困扰强化学习领域的核心挑战——如何在有限的实...

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2025-05-09 talkingdev

Osmosis平台通过实时强化学习实现AI自我优化

Osmosis是一个通过实时强化学习技术实现人工智能自我优化的创新平台。该团队最新开源了一款轻量级模型,在多约束规划(MCP)任务中表现媲美当前最先进(SOTA)水平。这一突破性进展的亮点在于模型的高效性——它可以在本地...

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2025-05-08 talkingdev

[论文推荐]基于LoRA的代码检索方法:参数减少98%准确率提升9.1%

研究人员最新提出了一种基于LoRA(低秩适应)的微调方法,专门针对代码搜索任务进行优化。该方法通过低秩矩阵分解技术,将可训练参数总量压缩至原始模型的2%以下,同时显著提升了代码检索的准确率——在Code2Code任务...

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2025-05-07 talkingdev

NVIDIA推出Radio文本与图像嵌入模型,性能媲美SigLIP

NVIDIA近期在Hugging Face Hub上发布了一系列文本与图像嵌入模型(Radio系列),其性能在多项基准测试中达到或超越当前热门的SigLIP模型。这些模型通过先进的神经网络架构优化了多模态数据的向量表示能力,可广泛应...

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