今日精选

AI 让更多可能成为现实

追踪 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、通义千问 等大模型动态
每日精选 AI 工具与智能应用资讯

从大模型发布、AI Agent、多模态生成到 RAG 与开发实战,孤本网持续追踪 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、微软、Meta、英伟达等厂商动态,以及 DeepSeek、Claude、Gemini、Llama、Qwen、Kimi、豆包等模型的能力边界与真实落地场景。

阅读全文

探索 AI 世界

查看全部

热门模型与厂商

全部标签

按厂商、模型、技术方向与内容领域聚类的文章索引,点击词条查看相关文章。

HARN 提出一种事件驱动的多时间框架金融时序预测架构
评测

HARN 提出一种事件驱动的多时间框架金融时序预测架构

一句话结论 HARN 通过持久化层级表征和事件触发更新机制,在四项资产测试中实现了与主流单时间框架模型相当的预测精度。 关键要点 HARN 仅在对应时间周期K线完成并可用时更新该层级的表征,避免了因新信息到来而重复计算未变化部分的计算开销。 架构集成了因果多尺度时间编码、门控关联记忆、跨层级共振及层

4 次阅读
LWCal 提出损失加权校准方法,在无需干净标签的条件下降低表格分类器校准误差
评测

LWCal 提出损失加权校准方法,在无需干净标签的条件下降低表格分类器校准误差

一句话结论 LWCal 无需干净标签即可利用噪声校准数据,显著降低表格分类器的校准误差。 关键要点 LWCal 是一种仅依赖 CPU 的事后概率校准器,专门针对校准标签中存在噪声的场景设计,不需要重新训练基础分类器,也不需要估计噪声率或干净的验证标签。 在九项本地二元表格任务、六个随机种子、对称与非

1 次阅读
终端基准测试研究揭示:全失败任务不等于真实能力缺口,需甄别失效原因
评测

终端基准测试研究揭示:全失败任务不等于真实能力缺口,需甄别失效原因

一句话结论 前沿基准测试中 125 个全失败任务经筛查后,仅 78 个确认为真正未解决,其余因验证器缺陷或基础设施故障等伪难任务需被排除。 关键要点 研究基于冻结的终端基准测试 3 号版 / 前沿基准测试 0.1 版生产记录,涵盖 1081 个拉取请求、639 个计分任务、28801 次试验及 10

3 次阅读
豆包工作推出第二轮免费订阅,用户升级即可领取30天权益
行业应用

豆包工作推出第二轮免费订阅,用户升级即可领取30天权益

一句话结论 豆包工作向所有用户开放第二轮30天免费订阅领取,升级电脑版即可激活,付费用户权益自动顺延。 关键要点 用户下载或升级豆包工作电脑版或豆包电脑版,即可免费领取30天订阅权益,无需额外付费。 上一轮30天福利即将到期的用户,可自动获得下一轮30天免费订阅,实现权益无缝衔接。 领取前已付费订阅

3 次阅读
上一页 下一页