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在线教程丨英伟达开源LocateAnything,3B模型可实现图像+视频的目标指向/开放词汇目标检测/指代表达定位/OCR文本定位等功能

在线教程丨英伟达开源LocateAnything,3B模型可实现图像+视频的目标指向/开放词汇目标检测/指代表达定位/OCR文本定位等功能

作者:李宝珠 编辑:yudi 转载请联系本公众号获得授权,并标明来源 HyperAI 官网(hyper.ai)的教程版块已经上线了「LocateAnything-3B:快速高质量视觉语言定位模型」,以 Notebook 的形式降低部署门槛。 随着视觉语言模型(VLM)持续向 Ag...

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阿姆斯特丹大学研究团队打破图像生成壁垒:让AI同时“读图”又“读文”,无需任何额外训练

这项由荷兰阿姆斯特丹大学研究团队完成的研究,以预印本形式于2026年5月24日发布在arXiv平台,论文编号为arXiv:2605.25191v1,研究方向归属于计算机视觉领域。任何对原始论文感兴趣的读者,均可通过该编号在arXiv上查询完整内容。 一、从"说不清楚"到"一图胜千...

2026-06-02 21:30
斩获26k Star!Claude Code学术写作Skills开源,查文献、写论文、模拟审稿全安排上了

斩获26k Star!Claude Code学术写作Skills开源,查文献、写论文、模拟审稿全安排上了

智猩猩AI整理 编辑:没方 做科研、发论文这件事,太多人痛过了。 不是不能写,只是这流程太碎、磨人。 一个研究想法从冒出来,到真正变成一篇可以投稿的论文,中间要经历找方向、拆研究问题、查文献、筛文献、做综述、搭论文结构、整理引用、补图表、改格式,最后还要面对审稿意见,一轮轮修改、...

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阿里巴巴与港大联手:他们造了一个AI“健身房”,让电脑操作机器人在里面刻苦练功

这项研究来自香港大学、阿里巴巴Qwen团队、加州大学圣地哥分校及清华大学的联合研究团队,论文以预印本形式于2026年5月25日发布,编号为arXiv:2605.25624v1,有兴趣深入了解的读者可通过该编号查询完整论文。 一、一个反复困扰AI研究者的老问题 每当我们拿起手机或坐...

无需新材料,硅芯片也能3D堆叠:200°C低温集成,良率逼近100%

无需新材料,硅芯片也能3D堆叠:200°C低温集成,良率逼近100%

为提升芯片的性能,领域内长期采用的方法是不断缩小晶体管(处理信息的微型开关)尺寸,并在芯片上叠加多层器件。 但是,随着摩尔定律增速放缓,器件越来越接近物理的极限,芯片制造商面临的最大挑战之一是,进一步小型化的挑战越来越大。 近期,美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)团队开...

2026-06-02 19:51
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当AI助手“记性不好”时,我们能找出谁的错吗?——浙江大学与阿里巴巴联合提出的记忆系统故障溯源框架

这项由浙江大学与阿里巴巴集团联合开展的研究,于2026年5月以预印本形式发布在arXiv平台,论文编号为arXiv:2605.28732。研究提出了一套名为MemTrace的自动化故障归因框架,专门用于诊断大型语言模型记忆系统中的错误来源。 你有没有遇到过这样的烦恼:你告诉一个A...

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当多个AI侦探联手破案:人大与北京智源打造的“赋格曲”式智能体协作系统

这项由中国人民大学高岭人工智能学院与北京人工智能研究院联合开展的研究,以预印本形式发布于2026年5月,论文编号为arXiv:2605.24486,感兴趣的读者可通过该编号查阅完整原文。 设想一下这样一个场景:你是一名侦探,接到了一起极其复杂的案子,需要在浩如烟海的线索中找出真相...

手机上跑MoE?Meta提出MobileMoE,iPhone 16 Pro提速3.8倍

手机上跑MoE?Meta提出MobileMoE,iPhone 16 Pro提速3.8倍

近年来, 混合专家模型(MoE) 已广泛用于云端大模型。但在手机端, 大语言模型(LLM) 仍以稠密架构为主。过去,手机设备对内存、算力和时延的约束更严苛,子十亿活跃参数范围内的端侧 MoE 一直缺少系统研究。如今,随着移动设备 DRAM 容量提升,MoE 也开始有机会部署到智能...

全网最详细Agent Harness综述:OpenAI、Anthropic都在押注的,到底是什么?

全网最详细Agent Harness综述:OpenAI、Anthropic都在押注的,到底是什么?

过去, LLM Agent 的研究更多关注模型能力本身,例如推理、规划、工具使用、记忆和多 Agent 协作;如今,随着模型能力提升, 任务执行的可靠性越来越依赖 harness 工程 。 近日,来自卡内基梅隆大学、耶鲁大学、杜兰大学、阿拉巴马大学伯明翰分校、亚马逊的研究团队及其...

陆子恒:我们用AI穷举了20万种材料,知道了一个价值10亿的问题 | AI for Science沙龙

陆子恒:我们用AI穷举了20万种材料,知道了一个价值10亿的问题 | AI for Science沙龙

编者按 材料研发的“试错时代”,正在被AI加速改变。5月21日,未来光锥「AI for Science 创变者说」第二期沙龙“AI+材料的千亿级机会”,邀请了三位学界与产业一线嘉宾,共同探讨AI+材料科学的前沿与实践。北京中关村学院首席材料科学家、开物纪创始人陆子恒,正带领团队用...

2026-06-02 16:44