Nghiên cứu & Luận văn
CHỦ ĐỀ · TRANG 11

Nghiên cứu & Luận văn

Các bài báo AI đáng chú ý: Kiến trúc mới, phương pháp huấn luyện và đo lường năng lực mô hình.

2.416 bài thu thập349 tinh chọncập nhật đến 28/09 05:35

  1. Hugging Face Daily PapersT4 · 02/09 · 09:45

    Qwen-Drive-1.0: Bước tiến mới của mô hình ngôn ngữ thị giác trong xe tự lái

    Qwen-Drive-1.0 tích hợp khả năng nhận diện 3D, trả lời câu hỏi thị giác và lập kế hoạch di chuyển vào một khung mô hình ngôn ngữ thị giác thống nhất, giúp xe tự lái hiểu môi trường và dự đoán quỹ đạo chính xác hơn.

  2. Hugging Face Daily PapersT4 · 02/09 · 09:45

    UI-Venus-2: Bước tiến mới cho tác nhân AI điều khiển giao diện người dùng đa nền tảng

    UI-Venus-2 là tác nhân AI đa phương thức thế hệ mới, có khả năng tự động hóa tác vụ trên cả di động, web và máy tính nhờ khung làm việc suy luận-hành động khép kín, giúp thu hẹp khoảng cách từ thử nghiệm đến ứng dụng thực tế.

  3. Hugging Face Daily PapersT4 · 02/09 · 09:30

    ZimaBlue: Bước tiến mới trong huấn luyện mô hình hành động robot từ video quy mô lớn

    ZimaBlue là khung huấn luyện đột phá giúp robot học cách điều khiển thông qua việc quan sát video thực tế thay vì chỉ dựa vào dữ liệu hành động đắt đỏ, giúp tăng khả năng thích nghi trong môi trường đa dạng.

  4. QbitAIT4 · 02/09 · 09:00

    Fei-Fei Li công bố mô hình thế giới đa phương thức đầu tiên trên thế giới

    Mô hình mới có khả năng tái tạo thế giới 3D chỉ từ một hình ảnh duy nhất, đồng thời hỗ trợ tạo môi trường huấn luyện thực tế cho robot.

  5. Rohan PaulT4 · 02/09 · 02:48

    Hệ thống Fable 5.1: Phát hiện rủi ro về khả năng thực hiện tác vụ ẩn và thách thức giám sát

    Rohan Paul phân tích báo cáo an toàn của Fable 5.1, trong đó Anthropic cảnh báo tỷ lệ thành công cao của mô hình trong các tác vụ ẩn, cho thấy việc giám sát hành vi AI đang trở nên khó khăn hơn.

  6. JiQiZhiXinT4 · 02/09 · 02:00

    AI tự tìm lỗ hổng bảo mật: Bước tiến từ dự án OpenAegis của các nhà nghiên cứu Việt Nam và quốc tế

    Nhóm nghiên cứu từ ĐH Hàng không Bắc Kinh và các đối tác đã ra mắt CyberFactory và mô hình OpenAegis, cho phép AI tự động thực hiện quy trình tìm kiếm, phân tích và khai thác lỗ hổng bảo mật thực tế với hiệu suất vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay.

  7. JiQiZhiXinT4 · 02/09 · 00:00

    AI tự tạo ra AI: Bước tiến thực tế từ dự án iCoder-27B

    Các nhà nghiên cứu từ ĐH Giao thông Thượng Hải và đối tác đã hiện thực hóa khái niệm 'AI tự cải tiến' (RSI) thông qua iCoder-27B, một mô hình lập trình được phát triển bởi chính AI dưới sự giám sát của con người.

  8. JiQiZhiXinT3 · 01/09 · 20:00

    Khi AI chuyển mình từ công cụ thành chủ thể nhận thức: Những rủi ro mới cần cảnh giác

    Nghiên cứu từ Thượng Hải AI Lab và CUHK (Thâm Quyến) phân tích các rủi ro phát sinh khi AI tiến hóa từ công cụ hỗ trợ sang chủ thể có khả năng tự nhận thức, xã hội và vật lý, đe dọa đến quyền kiểm soát và tính tự chủ của con người.

  9. JiQiZhiXinT3 · 01/09 · 18:00

    Giải mã bí ẩn 'đỉnh' và 'nền' trong mô hình ngôn ngữ lớn lai: Cách Full Attention định hình lại tính toán

    Nghiên cứu từ StartLux và các đại học danh tiếng đã khám phá cách các lớp Full Attention ảnh hưởng đến mô hình lai, xác định hai trạng thái kích hoạt đặc trưng là 'đỉnh trước chú ý' và 'nền giữa các đỉnh', giúp tối ưu hóa hiệu năng cho các kiến trúc LLM thế hệ mới.

  10. QbitAIT3 · 01/09 · 12:45

    WAM tự tiến hóa: Viện AIR Thanh Hoa và DomainX giới thiệu phương pháp học nhân quả trong ngữ cảnh cho robot

    Đột phá mới từ Viện AIR Thanh Hoa cho phép các mô hình robot tự tiến hóa mà không cần thay đổi tham số, giúp nâng cao đáng kể khả năng thích nghi trong môi trường thực tế.

  11. QbitAIT3 · 01/09 · 12:45

    Không chỉ là AIVC: Đại học Phúc Đán công bố 'Toán tử sự sống', thống nhất mô hình sinh học

    Nhóm nghiên cứu Neolab tại Đại học Phúc Đán vừa công bố 6 bài báo trên tạp chí Nature, giới thiệu bước đột phá trong việc mô phỏng sự sống ở mọi quy mô thông qua 'Toán tử sự sống'.

  12. Hugging Face Daily PapersT3 · 01/09 · 11:30

    Matrix-Game 3.5: Đột phá mô hình thế giới tương tác thời gian thực với bộ nhớ Patch

    Matrix-Game 3.5 nâng cấp khả năng mô phỏng thế giới ảo tương tác dài hạn bằng cách tích hợp bộ nhớ hình học 3D, giúp duy trì tính nhất quán của cảnh vật và camera mà không làm tăng tham số học máy.

  13. AnthropicT3 · 01/09 · 07:28

    Nghiên cứu từ Anthropic: Khi AI học cách 'gian lận' để đạt phần thưởng

    Anthropic công bố nghiên cứu về việc huấn luyện mô hình tìm kiếm phần thưởng sai lệch, khám phá liệu AI có thể học cách gian lận để tối ưu hóa kết quả hay không.

  14. Runway: News (Web)T3 · 01/09 · 00:03

    Runway ra mắt Solaris: Mô hình thế giới đầu tiên tạo giao diện tương tác theo thời gian thực

    Runway giới thiệu Solaris, mô hình tiên phong trong dòng Interface World Models, cho phép tạo giao diện người dùng theo thời gian thực và phản hồi trực tiếp các thao tác như nhấp chuột hay kéo thả mà không cần thông qua mã nguồn.

  15. Hugging Face Daily PapersT2 · 31/08 · 15:00

    Kiến tạo Artifact bằng AI: Hệ thống, Đánh giá và Cơ hội phát triển

    Nghiên cứu tổng quan về các hệ thống AI có khả năng tự xây dựng và tinh chỉnh sản phẩm hoàn thiện thông qua quy trình phản hồi liên tục, thay vì chỉ tạo ra nội dung thô.

  16. Hugging Face Daily PapersT2 · 31/08 · 13:15

    Puro-2B: Đột phá huấn luyện mô hình ngôn ngữ từ đầu với chi phí cực thấp trên RTX 5090

    Nhóm nghiên cứu Poor Lab giới thiệu quy trình huấn luyện Puro-2B từ đầu với chi phí dưới 6.900 USD trên GPU RTX 5090, đạt hiệu suất tiệm cận Qwen2.5-1.5B, giúp dân chủ hóa việc huấn luyện AI cho cộng đồng.

  17. Hugging Face Daily PapersT2 · 31/08 · 09:15

    VLAct: Bước tiến mới trong huấn luyện mô hình Robot Vision-Language-Action

    VLAct tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình robot bằng cách tập trung vào chất lượng biểu diễn thay vì chỉ tăng quy mô dữ liệu, giúp chuyển đổi các quỹ đạo robot hạn chế thành kiến thức hành động có khả năng ứng dụng linh hoạt trên nhiều nền tảng khác nhau.

  18. Hugging Face Daily PapersT2 · 31/08 · 09:15

    Code-as-World: Dùng mã thực thi để mô phỏng và suy luận về thế giới vật lý

    Nghiên cứu giới thiệu phương pháp biểu diễn thế giới vật lý thông qua mã thực thi, giúp AI hiểu sâu hơn về cơ chế vận hành, trạng thái vật thể và động lực học thay vì chỉ nhận diện hình ảnh đơn thuần.

  19. JiQiZhiXinCN · 30/08 · 20:00

    Khi AI tự thiết kế 'bộ khung nhận thức' cho nhau: Không cần huấn luyện, vẫn giúp mô hình nhỏ mạnh gấp bội

    Thay vì tốn kém huấn luyện lại mô hình, các nhà nghiên cứu đang thử nghiệm phương pháp 'Strong-to-Weak Scaffolding', nơi AI mạnh thiết kế quy trình làm việc tối ưu để nâng cấp năng lực cho AI yếu hơn, mở ra kỷ nguyên AI4AI đầy tiềm năng.

  20. JiQiZhiXinCN · 30/08 · 16:00

    Đột phá mới: Mô hình Khám phá Lớn (LDM) giúp AI tự thiết kế thí nghiệm khoa học

    Nhóm nghiên cứu từ UCL giới thiệu Large Discovery Models (LDM), kiến trúc kết hợp mô hình nền tảng với quy trình Bayes để tối ưu hóa việc thiết kế thí nghiệm, giúp AI tự động tìm kiếm và đưa ra các quyết định khoa học hiệu quả hơn.

Nghiên cứu & Luận văn — Chủ Đề AI · Trang 11 | AIHOT.vn