据质量、数据访问权限、安全合规、跨环境调度、成本控制构成了企业级AI生产环境的多维挑战。…详细

Cloudera的技术实践，折射出当下企业数据智能化转型的核心命题，更体现出四层境界的思考。…详细

ClouderaAI云计算

哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架，成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式，显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在…详细

人工智能强化学习Light-IF框架

T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航…详细

人工智能强化学习模型训练

DreamVVT是ByteDance团队开发的突破性AI视频虚拟试穿系统，采用创新的两阶段设计：先为关键帧生成精准试穿效果，再生成流畅完整视频。该系统能处理复杂的真实场景，包括户外环境、360度转身等高难度动作，在多项评测…详细

人工智能视频生成虚拟试穿

北京大学与阿里巴巴联合研究发现大语言模型在强化学习训练中存在"能力边界塌陷"问题，即模型虽然测试成绩提升但整体能力范围缩小。研究团队提出RL-PLUS方法，通过多重要性采样和探索优势函数，实现内外部学习结合，在…详细

人工智能强化学习算法优化

华为研究团队开发出基于大语言模型的5G网络故障诊断系统，通过双阶段训练方法让AI学会像专家一样分析网络问题根源。他们创建了TeleLogs数据集，包含网络配置参数和故障案例。实验显示，经过训练的小参数模型诊断准确…详细

5G网络大语言模型根本原因分析

塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25…详细

实例分割查询机制生物医学成像

VeriGUI是新加坡南洋理工大学等机构开发的GUI智能体训练数据集，专门用于教AI学会复杂电脑操作。该数据集最大创新是将复杂任务分解为可独立验证的子任务，每个任务平均包含214个操作步骤，涵盖网页和桌面两大场景。目…详细

人工智能GUI操作数据集构建

上海人工智能实验室等机构联合开发了SEAgent，这是一个能够自主学习使用新软件的AI系统。不同于传统需要大量人工标注的AI助手，SEAgent通过自我探索和试错学习，在五种专业软件上将成功率从11.3%提升至34.5%。该系统…详细

人工智能自主学习软件操作

亚利桑那州立大学研究团队通过DataAlchemy实验环境发现，大语言模型的链式思维推理能力实际上是一种"海市蜃楼"现象。当面对与训练数据相似的问题时AI表现优秀，但遇到略有差异的情况时推理能力会急剧下降。研究揭示A…详细

人工智能链式思维推理数据分布偏移

韩国大学研究团队开发的CoTox框架通过整合化学结构、生物通路和基因本体论信息，让AI能够像毒理学专家一样进行逐步推理，预测药物的多器官毒性。该方法在六种毒性类型预测中平均F1分数达到0.663，显著超越传统机器学…详细

人工智能毒性预测思维链推理

卡内基梅隆大学等高校研究团队开发出SOTOPIA-RL框架，首次成功训练AI掌握复杂社交技能。该方法通过逐句精细评分和多维度评估，让AI学会在对话中平衡目标达成、关系维护和知识获取。测试显示AI社交表现大幅提升，在困…详细

人工智能强化学习多维度评估

微软研究院推出Agent Lightning框架，实现AI智能体的持续学习能力。该框架采用强化学习方法，让任何AI智能体都能通过与环境互动来不断改进性能，无需修改原有代码即可接入。通过训练-智能体解聚架构和统一数据接口，…详细

人工智能强化学习智能体训练