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  • 找ChatGPT谈恋爱多是“日久生情”?!MIT&哈佛正经研究

    09/19
  • 来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了

    视觉世界模型对于具身智能将至关重要

    09/17
  • 来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了!

    09/17
  • 三登MIT“50家聪明公司”榜单,这家企业给出AI的“中国式解法”

    09/16
  • 《MIT科技评论》“50家聪明公司”发布,Deepseek、游戏科学入选

    09/13
  • WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2025举行,文心大模型X1.1发布

    据王海峰现场介绍,文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型,升级后的X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架,一方面通过混合强化学习,同时提升通用任务和智能体任务的效果;另一方面通过自…

    09/12
  • 超越90%城市规划师!清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊

    09/11
  • WAVE SUMMIT 2025召开:文心大模型升级,飞桨文心生态开发者达2333万!

    会上,百度发布文心大模型X1.1,同步披露飞桨框架、开发套件及生态建设最新进展,并宣布多项技术突破与产业合作成果。 在产业合作方面,百度与中国老龄事业发展基金会发起“AI助老公益计划”,推出“AI助老智能体”…

    09/10
  • WAVE SUMMIT 2025:文心大模型X1.1亮相,多项技术升级引领AI新趋势

    这款基于文心4.5训练的深度思考模型,通过迭代式混合强化学习框架实现了显著升级,在事实准确性、指令遵循能力和智能体交互水平三大维度分别提升34.8%、12.5%和9.6%。 科研领域迎来两项重要突破:Padd…

    09/10
  • WAVE SUMMIT大会:文心大模型X1.1首发,数字人直播创新高,生态建设再提速

    在近期落幕的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上,百度凭借多项技术突破与生态布局成为行业焦点。这场由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨与文心大模型联合承办的盛会,全面展示了中国人工智能领域…

    09/10
  • 清华-MIT联合团队《自然·计算科学》发文:LLM驱动的城市规划新范式

    09/09
  • MIT报告2.0? Apollo:大企业 AI采用率呈下降趋势

    09/09
  • MIT和Jina AI团队联手打造:小身材大能量的代码搜索新利器

    09/06
  • ​MIT 报告揭示 95% 企业 GenAI 项目失败,批评者称其过于简化

    09/05
  • 破解「AI落地十问」:2025 ITValue Summit数字价值年会议程发布

    09/04
  • MIT利用AI预测流感病毒,效果优于WHO建议毒株

    09/03
  • 解决电池回收难题,MIT蒋业明开发新型电解质,回收时遇液即溶

    09/02
  • MIT和哈佛联手揭示机器如何变得更聪明

    09/01
  • 给核反应堆材料做“实时CT”,MIT科学家开发无损监测新技术

    09/01
  • MIT研发蜂型机器人,每秒振翅400次,未来或用于火星授粉

    08/31
  • MIT研发可溶解固态电解质,电动车电池可像“棉花糖遇水”一样快速溶解

    核心特性是可在有机溶剂中迅速分解,从而实现电池的整体拆解与回收。

    08/30
  • 英伟达入局、谷歌加码,MIT孵化的核聚变公司再获8.63亿美元投资

    08/29
  • 打破时空限制:MIT科学家如何让AI智能体瞬间掌握复杂任务的秘密

    08/28
  • MIT和斯坦福打造"超级听力"AI:让机器像人耳一样理解声音的奥秘

    08/27
  • 只有5%AI项目在挣钱!MIT最新报告印证奥特曼警告

    只有5%AI项目在挣钱!MIT最新报告印证奥特曼警告

    08/23
  • 只有5%AI项目在挣钱!MIT最新报告印证奥特曼警告

    08/22
  • MIT报告刷屏:企业AI项目95%失败,90%员工自费购买ChatGPT上班

    MIT报告刷屏:企业AI项目95%失败,90%员工自费购买ChatGPT上班

    08/22
  • 全球95%企业AI惨败?MIT报告引硅谷恐慌!90%员工偷用ChatGPT续命

    08/22
  • MIT报告揭生成式AI残酷现实:95%企业无回报,低转化率亟需破局

    08/21
  • MIT与Meta联手:让机器像人类一样精准标注信息来源

    为了验证SelfCite方法的效果,研究团队在LongBench-Cite这个专门的评测基准上进行了全面测试。SelfCite方法通过上下文消除实验发现,移除句子302会显著降低回答的生成概率(0.578 …

    08/21
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