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2025-02-13 talkingdev

谷歌DeepMind展示微型人形机器人足球赛

谷歌DeepMind最近发布了一段视频,展示了微型人形机器人进行一对一足球比赛的能力。这些机器人不仅能够理解足球比赛的规则,还能预测球的运动方向以及何时拦截对手的射门。这段15秒的视频充分展示了DeepMind在机器人...

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2025-02-11 talkingdev

论文:神经网络训练新突破-回归任务通过分类框架实现性能提升

近日,一项创新性研究提出了一种改进神经网络训练的新方法,该方法通过将回归任务重新构建为分类问题,利用学习到的目标编码器-解码器对来实现。与传统回归方法相比,这种新方法通过分布目标表示和平滑插值技术,显...

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2025-02-10 talkingdev

论文:FedELC框架-联邦学习应对噪声数据的新突破

近日,FedELC框架的推出为联邦学习领域带来了新的解决方案。FedELC是一个两阶段框架,旨在通过解决客户端数据集中的标签噪声问题来增强联邦学习的性能。在联邦学习中,数据分布在多个客户端,而标签噪声的存在会严重...

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2025-02-03 talkingdev

如何在OpenAI的o3发布后仍保持职业竞争力

学生和初级专业人士对人工智能(AI)及其对职业的影响感到越来越焦虑。未来将属于那些工作不容易简化为数据集的人,以及那些能够利用AI来提升自己工作表现的人。当前一些工作职位显得较为脆弱,因为我们能够为工作表...

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2025-02-01 talkingdev

Ratzilla:新一代AI技术的突破与应用

近日,一款名为Ratzilla的新型AI技术引起了广泛关注。Ratzilla结合了LLM、agent、embedding、LoRA和RAG等先进技术,展现了在自然语言处理、智能代理和多模态学习领域的强大潜力。该技术通过高效的模型训练和推理机制...

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2025-01-31 talkingdev

论文:Reqo推出基于Bi-GNN与概率ML的可解释查询优化模型

近日,Reqo推出了一款全新的查询优化模型,该模型结合了双向图神经网络(Bi-GNN)与概率机器学习(ML)技术,旨在提升查询成本估算的准确性。与传统方法不同,Reqo引入了一种创新的可解释性技术,能够突出查询子图的...

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2025-01-30 talkingdev

Augment Code:让AI助手真正理解你的代码库

厌倦了那些只会生成通用代码的AI编程助手吗?Augment Code与众不同:它是目前最具上下文感知能力的开发者AI。Augment能够深度理解你的团队如何构建软件,实时学习你的整个代码库、文档和依赖项。即使面对超过1000万...

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2025-01-28 talkingdev

自建AI Agent的悖论:如何教会AI自我学习

AI Agent代理正从被动工具转变为主动系统,有望通过颠覆传统软件堆栈来重新定义企业软件。Yohei Nakajima提出了代理的四个自主级别,强调了从固定功能到预见性自建的进步。尽管这些代理具有巨大潜力,但它们需要安全...

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