惠普企业将AI驱动网络能力扩展至SD-WAN和SASE领域
HPE宣布将旗下SD-WAN与SSE产品组成的EdgeConnect SASE套件接入Mist AI平台及Marvis AI引擎,企业IT团队可通过单一AI平台统一管理有线、无线、广域网及云安全,实现自动化故障检测与修复...
HPE宣布将旗下SD-WAN与SSE产品组成的EdgeConnect SASE套件接入Mist AI平台及Marvis AI引擎,企业IT团队可通过单一AI平台统一管理有线、无线、广域网及云安全,实现自动化故障检测与修复...
Verizon高管Prabha Jha参加MIT xPRO面向高管的AI课程后,与20位同学共同出版文集《The AI Anthology》,收录跨行业AI实践见解。她表示课程70%的收获来自同伴交流,并正着手帮助中小企...
C-BRAIN联合18家机构与NVIDIA,利用AI工具挖掘"暗数据",推动阿尔茨海默症研究提速。其开发的OpenScientist可在数分钟内完成原本需数周的分析,单次成本不足10美元,预计每年可释放逾百万小时研究算力...
论文提出OTRETARGET,用表面距离场和最优传输联合重定向机器人与物体动作,解决缩放不一致、物体轨迹不适配、交互丢失三大难题,在OMOMO上交互一致性达87%,远超现有方法,并成功迁移到真实G1机器人。
JevSpawn提出一种让AI智能体自动推导有限动作选项并并行探索的方法,兼顾速度与质量,在八个基准任务上实现比最快基线低15.6%的延迟,同时多项任务得分领先。
一篇名为PhysVista的研究用感知、推理、评估三阶闭环测试主流AI视觉语言模型,发现它们看得懂画面却算不准物理后果,暴露出当前AI评测生成视频物理真实性时存在的可靠性隐患。
论文提出SAGO框架,主张评估大模型泛化能力应看行为稳定性而非准确率,测试11个模型发现无一能全维度稳定,不同行为轴独立失效,跨数据集排名会反转。
论文提出LOCI架构,让视频世界模型兼具循环记忆的恒定显存和键值缓存的细节保真,通过相机几何编码联动两种记忆,在MIND基准和实测轨迹上显著提升场景重访一致性,同时降低显存占用约30%。
论文提出NEEDLE方法,通过定位后门方向与拒绝子空间并做权重正交化编辑,在训练无需的前提下精准清除大语言模型中的后门,同时最大限度保留模型原有能力与安全性,代码注入攻击成功率降至0%。
论文提出Latent-Foresight框架,首次实现视觉特征压缩器与流匹配预测器的端到端联合训练,解决传统两阶段世界模型训练中表示与预测脱节的问题,在多个驾驶和合成数据集上超越此前方法。
OneStreamer是一个统一感知、记忆与主动响应的流式视频大模型,通过主动生成分层字幕记忆和筛选式状态监督训练,用4B参数在八个流式视频理解基准上全部取得最佳成绩。
南洋理工团队推出EgoTools,一套100小时第一视角工具使用视频数据集及1000题诊断基准,揭示当前视频AI在工具中心推理上的明显短板,并验证专门训练数据能有效提升相关能力。
本文介绍CorrGRPO,一种改进GRPO的多奖励强化学习方法,通过用相关系数替代协方差归一化,解决大规模奖励压制小规模奖励的问题,在代码生成、工具调用、安全代理三个任务上验证了效果提升。
AgSpec让AI编程助手在反复修改代码时学会"抄自己的历史",通过按来源分层建库和按角色动态调整草稿长度,解决检索式推测解码在编程智能体场景下的两大痛点,解码速度最高提升至4.76倍。
一项研究提出PyRUA-Lean接口,让机器人AI用Python代码连续执行多个动作并自主判断,减少反复请教AI大脑的次数。在700个模拟任务中,成功率从63.1%提升到71.7%,同时token消耗减少65%,成本降低...
10月28日,国产GPU龙头摩尔线程(688795.SH)发布2026年三季报:Q3营收15.5亿元,创单季新高,同比增长1773.9%;前三季度营收32.9亿元,同比增长319.1%;截至报告期末,近12个月营收40....
10月28日,国产GPU龙头摩尔线程(688795.SH)发布2026年第三季度报告,实现连续高增并提前盈利。报告期内,公司单季营收再创新高,达15.5亿元,同比增长1773.9%,环比增长55.4%。2026年前三季度...
论文提出邻域在线自蒸馏方法,利用老师模型参数附近的扰动专家提供互补监督信号,通过贪心选择和分位数路由机制,在Qwen3系列模型的数学推理任务上显著提升了性能表现。
VTR-Bench是一个系统评测视频生成模型文字渲染能力的基准,覆盖300条提示词和五大场景,发现当前最强模型词错误率仍达0.250,并提出关键帧引导的智能体框架将错误率降低32.5%。
论文提出DMM方法,通过多轮意图通信修正解决多智能体路径规划中独立采样导致的协调失败问题,配合MICPO强化学习微调,在POGEMA和MovingAI基准上超越现有方法,并成功扩展至百万级机器人场景。