人与人之间的交流，有时距离会产生美，但对做生意而言，距离往往只能产生更高的成本。…详细

本文探讨了AI从单个模型向多专长代理协作转变，通过健壮架构应对通信、状态同步与容错挑战，以构建弹性企业AI系统。…详细

人工智能分布式系统架构设计

这项研究介绍了神经符号扩散模型(NESYDMs)，一种创新融合神经网络感知与符号推理的框架，克服了传统神经符号系统中概念独立性假设的局限。通过离散扩散技术建模概念间依赖关系，该模型在高维视觉路径规划和自动驾驶等…详细

人工智能神经符号系统扩散模型

腾讯和浙江大学研究团队提出了"认知专家增强"（RICE）方法，无需额外训练即可提升MoE推理模型性能。通过归一化点态互信息识别关键认知专家后，仅增强两个专家的权重就能显著提高模型在数学和科学推理任务上的准确率，…详细

人工智能混合专家系统认知强化

这篇研究介绍了一种新型"逆效能驱动多模态融合"（IEMF）技术，灵感来自大脑处理多感官信息的方式。当单一感觉信号较弱时，大脑会增强多感官整合效果；信号强时则降低融合依赖。中国科学院研究团队将这一机制应用于AI…详细

脑启发人工智能多模态融合逆效能机制

这项由爱丁堡大学和华为研究团队完成的研究探究了大语言模型在多跳问题答案任务中如何处理上下文排列。研究发现：编码器-解码器模型（如Flan-T5）在未微调时表现优于更大规模的因果解码器模型；改变黄金文档顺序揭示…详细

自然语言处理多跳问题答案大语言模型

KERL是一个创新的食谱推荐系统，由伦斯勒理工学院研究者开发，将食品知识图谱与大语言模型相结合，提供个性化推荐并生成食谱步骤和营养信息。系统包含三个模块：KERL-Recom（负责推荐菜品）、KERL-Recipe（生成烹饪步…详细

知识增强学习大语言模型食谱推荐系统

Meta公司研究团队开发的Dynadiff技术实现了单阶段从脑部fMRI信号直接解码图像的突破，解决了现有方法复杂多阶段和忽略时间维度的问题。通过创新的"大脑模块"设计和扩散模型整合，Dynadiff在高级语义图像重建方面超越…详细

人工智能大脑解码扩散模型

这篇研究论文展示了以物体为中心的表征(OCR)如何提升机器人操作的泛化能力。法国中央工学院的研究团队对比了全局、密集和基于OCR的视觉模型在模拟和真实环境中的表现，发现OCR方法(特别是VIDEOSAUR*)在各种视觉干扰条…详细

机器人学习视觉表征物体感知

2025年5月20日，上海交通大学与上海人工智能实验室合作发布了"视觉智能体强化微调"（Visual-ARFT）研究，使AI模型能像人类一样主动使用搜索引擎和编写代码处理图像。这项突破性技术通过强化学习让大型视觉-语言模型获…详细

人工智能多模态学习智能体技术

香港城市大学、OPPO研究院与香港理工大学研究团队提出了VisualQuality-R1，一种通过排序强化学习训练的推理增强型图像质量评估模型。该模型将Thurstone排序模型无缝集成到组相对策略优化中，使用连续保真度奖励取代传…详细

图像质量评估强化学习排序视觉语言模型

这项研究提出了AnytimeReasoner框架，通过从先验分布采样思考预算，优化大语言模型在任意计算资源下的推理能力。研究团队开发的预算相对策略优化（BRPO）技术引入可验证的密集奖励，提升强化学习效率。实验表明，该方…详细

大语言模型强化学习推理效率

在算力“狂飙突进”的表象之下，华为正试图用“鲲鹏”与“昇腾”两张“底牌”，给出新的解题思路。…详细

华为鲲鹏昇腾

文章指出在企业中，AI 试点屡遭挫折，OpenAI因此转向消费者市场，暗示AI将通过用户扩散进入企业，最终由IT部门解决相关问题。…详细

人工智能生成式 AI用户驱动

本文汇总了解释 AI 领域常用术语及技术概念，涵盖从 AGI 到神经网络等多个关键内容，帮助读者理解人工智能的基本原理与应用。…详细

人工智能深度学习新型算法

谷歌正全力打造具备“世界模型”的全能 AI 助手，通过深度整合各项技术与产品，旨在重塑搜索体验，并在 AI 竞争中超越微软和 OpenAI。…详细

人工智能TRANSFORMER新型算法