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2025-07-10 09:39:18
加州大学伯克利分校的革命性突破:告别机器人昂贵示教,智能手机就能训练专业机器人

加州大学伯克利分校研究团队开发出革命性的R2R2R系统,仅需智能手机拍摄和一段演示视频,就能自动生成大量机器人训练数据。该系统绕过了传统昂贵的远程操作和复杂物理仿真,通过3D重建和智能轨迹生成技术,让机器人训…详细

机器人学习数据生成智能训练

2025-07-10 09:38:15
腾讯优图实验室:用AI"造假"检测真假,三张图片就能训练出工业级异常检测神器

腾讯优图实验室提出AnoGen方法,仅用3张异常图片就能训练出高精度工业检测AI。该方法通过扩散模型学习异常特征并生成大量逼真样本,在MVTec数据集上将检测精度提升5.8%,为解决工业异常检测中样本稀缺问题提供了突破…详细

异常检测扩散模型少样本学习

2025-07-10 09:36:46
让AI像人眼一样"识别异常":腾讯与西门子联手打造跨领域通用异常检测新方法

腾讯与西门子联合研究团队开发出AdaptCLIP通用异常检测方法,突破传统方法只能处理特定领域的局限。该系统采用交替学习和对比学习策略,在12个工业医疗数据集上表现卓越,仅需少量样本即可跨域检测异常。相比现有方法…详细

人工智能异常检测跨域泛化

2025-07-10 09:35:54
腾讯优图实验室突破性成果:只需一张正常图片,AI就能自动发现任何异常!

腾讯优图实验室提出MetaUAS系统,首次实现仅用一张正常图片就能检测任何类型异常的突破。该技术将异常检测转化为变化检测问题,通过元学习训练通用模型,无需语言描述即可精确识别工业产品瑕疵,参数量仅为传统方法的…详细

异常检测元学习工业质检

2025-07-10 09:35:06
腾讯YouTu实验室AI新突破:仅用一张正常图片就能识别所有类型的工业缺陷

腾讯YouTu实验室推出OneNIP技术,仅需一张正常图片就能检测多种工业产品缺陷。该技术通过双向交叉注意力机制和正常图像提示,解决了传统方法需要为每种产品单独训练模型的问题。在MVTec等权威数据集上,OneNIP在像素…详细

异常检测工业检测统一模型

2025-07-10 09:34:17
语音对话AI的"考试官"诞生!阿里巴巴+浙江大学团队首创WavReward评估系统

这项由浙江大学和阿里巴巴合作的研究首次为语音对话AI开发了专业评估系统WavReward,能够同时评估对话内容和语音情感等多维度信息。研究团队还构建了包含30000个样本的ChatReward-30K数据集,涵盖九种声学属性和隐含…详细

语音对话评估音频语言模型端到端语音处理

2025-07-10 09:33:40
多语言视觉AI的新突破:让人工智能真正懂得全球文化差异

这项由13家国际研究机构联合开发的研究介绍了Maya——一个突破性的多语言视觉AI模型。Maya能够用8种语言理解和描述图片内容,包括理解不同文化背景的视觉概念。研究团队通过创新的数据构建方法,将55万个英文样本扩展…详细

多语言视觉AI计算机视觉深度学习

2025-07-10 09:33:02
让AI"眼睛"更干净:印第安纳大学团队为视觉语言模型清理"有毒"训练数据

这项研究首次系统性地检测和清理了视觉语言模型训练数据中的有害内容,从LLaVA数据集的558,000对图片-文字数据中识别并移除了7,531个有毒样本。研究团队开发了结合图像和文本检测的多模态毒性过滤系统,为AI安全建立…详细

多模态数据清理AI安全视觉语言模型

2025-07-10 09:32:21
德州大学团队将3D场景表示"减肥"50%:让手机也能流畅渲染高质量3D世界

德州大学研究团队通过数学优化理论,成功将3D高斯点云渲染技术的点数量减少50%,在保持渲染质量的同时大幅降低内存占用。该技术通过"分裂矩阵"精确识别需要优化的区域,有望让高质量3D渲染在手机等移动设备上普及,为…详细

3D渲染优化算法移动计算

2025-07-10 09:31:38
这样也能教会机器人?延世大学团队用看视频的方式让机器人学会人类动作

延世大学研究团队开发的UniSkill系统实现了机器人跨身体形态学习的重大突破。该系统让机器人能够通过观看人类演示视频学习技能,无需配对训练数据,在真实环境测试中达到87%的成功率。系统采用逆向和前向技能动力学模…详细

机器人学习跨身体形态学习视频模仿学习

2025-07-10 09:30:53
伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK:用聪明排序替代昂贵AI助手,让软件调试变得又快又省钱

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架,通过"先筛选再精排"的两阶段策略,以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例,实验证明该方法在…详细

软件问题定位代码排序机器学习

2025-07-10 09:30:14
爱丁堡大学突破性成果:让AI像人类一样"思考"并解释视觉问题的推理过程

爱丁堡大学联合英伟达开发的VISTAR系统首次让AI能够像人类一样展示视觉问答的完整推理过程。该系统通过创新的"子任务思维链"方法,将复杂问题分解为多个简单步骤,不仅提供准确答案,还能在图片上精确标注相关物体位…详细

视觉问答系统子任务推理可解释人工智能

2025-07-10 09:29:09
让AI像人一样思考:DeCLIP为机器视觉带来"语境理解"的重大突破

这项由哈尔滨工业大学等机构联合开展的研究提出了DeCLIP方法,通过"解耦"策略解决了CLIP模型在精细视觉任务上的局限性。该方法将模型的注意力机制分为内容和上下文两个分支,分别优化物体识别和空间理解能力,在多个…详细

计算机视觉视觉语言模型注意力机制优化

2025-07-10 09:16:42
2025全球数字经济大会——万国数据荣登《算力中心服务商分析报告(2025年)》领航者梯队榜首

7月4日,“2025全球数字经济大会-智能算力创新发展论坛”成功举办。论坛期间,中国信息通信研究院重磅发布《算力中心服务商分析报告(2025年)》,首次采用“建设布局广度-技术创新高度-市场经营能力”三维评价模型,…详细

2025-07-10 09:09:58
检索增强生成(RAG)为何在今天如此流行?

检索增强生成(RAG)正成为AI领域的关键技术,通过结合外部信息检索与大语言模型的生成能力,解决传统模型仅依赖训练数据的局限性。RAG允许模型实时访问外部数据库或文档,提供更准确、更新的信息。该技术可应用于企…详细

人工智能检索增强生成新型架构

2025-07-10 09:06:52
iMerit公司:高质量数据而非数据量是AI未来发展关键

AI数据平台iMerit认为企业级AI工具集成的下一步不是更多数据,而是更好的数据。该公司正式推出学者计划,旨在建立专家团队来微调生成式AI模型。与Scale AI的高吞吐量方法不同,iMerit专注于专家主导的高质量数据标注…详细

人工智能数据标注专家驱动

2025-07-10 09:05:32
Anubis守护网站抵御大语言模型爬虫攻击

Anubis是一种反向验证码系统,通过工作量证明机制让AI爬虫的网站抓取成本变得极其昂贵。该系统以古埃及胡狼头神命名,当人类访问者浏览网站时只需短暂等待,而大规模爬虫则需消耗大量计算资源。面对LLM训练数据需求激…详细

人工智能网络安全工作量证明

2025-07-10 09:01:56
IBM watsonx平台推出v2.2版本,全面增强AI智能体开发能力

IBM开发者正在为其watsonx.data和watsonx AI软件平台添加新功能,帮助客户构建和运营AI代理,提升数据存储请求响应速度并符合治理监控要求。最新的v2.2版本包含三个核心组件的更新:watsonx.ai企业级AI工作室、watso…详细

人工智能数据湖仓平台升级

2025-07-10 09:00:31
CIO将运用AI和低代码技术应对SaaS应用泛滥

企业平均使用100-300个SaaS应用,导致流程分散、数据孤岛和成本激增。Nintex CEO认为,低代码开发、AI和自动化平台的融合正推动CIO从"购买"转向"构建"思维。企业可创建定制应用解决特定问题,整合技术栈。AI代理成为…详细

人工智能低代码开发平台整合

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