VEC关键词检索结果

印度为卡车设定30%的燃油效率目标; Bharat VECTO 锚定新规范

India sets 30% fuel-efficiency target for trucks; Bharat VECTO to anchor new norms

随着该国从 2027 年 4 月起推出新的商用车燃油效率框架,Bharat VECTO 将用现实世界模拟取代实验室测试

极其简单的自蒸馏改进了代码生成

Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation

大型语言模型 (LLM) 能否在没有验证器、教师模型或强化学习的情况下仅使用其自己的原始输出来改进代码生成?我们通过简单自蒸馏(SSD)给出肯定的答案:从具有特定温度和截断配置的模型中抽取样本解决方案,然后使用标准监督微调对这些样本进行微调。 SSD 在 LiveCodeBench v6 上将 Qwen3-30B-Instruct 从 42.4% 提高到 55.3% pa​​ss@1,收益主要集中在更难的问题上,并且它在 4B、8B 和 30B 规模的 Qwen 和 Llama 模型上进行了推广,包括......

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 37 卷,第 7 期,2026 年 7 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 7, July 2026

1) 视频异常检测的深度学习:综述作者:P. Wu, C. Pan, Y. Yan, G. Pang, Q. Yan, P. Wang, Y. ZhangPages: 3010 - 30302) A Survey on Vision--Language--Action Models for Embodied AI 作者:Y. Ma, Z. Song, Y. Zhuang, J.hao, I. KingPages: 3031 - 30513) Graph Transformers: A Survey 作者:A. Shehzad, F. Xia, S. Abid, C. Peng, S. Yu,

经典NLP还能走多远?从词袋到令人毛骨悚然的作者识别堆叠

How Far Can Classical NLP Go? From Bag-of-Words to Stacking on Spooky Author Identification

关于 Kaggle 的 Spooky 作者识别任务的端到端经典 NLP 实验:从 Vowpal Wabbit 和 TF-IDF/NB-SVM 基线到调整后的堆叠集成,对 Bag-of-Words、BM25、Word2Vec 和 FastText 进行紧凑表示调查以获取上下文。经典 NLP 能走多远? 《从词袋到怪异作者识别的堆叠》首先出现在《走向数据科学》上。

比利时空军推出未来皮拉图斯 PC-7 MKX 教练机机队的新涂装

Belgian Air Force unveils new livery for future Pilatus PC-7 MKX trainer fleet

比利时空军正式公布了未来由 18 架皮拉图斯 PC-7 MKX 教练机组成的机队的涂装,标志着该国雄心勃勃的飞行员培训现代化计划的又一个里程碑。揭幕仪式在 Beauvechain 空军基地举行,比利时空军和瑞士制造商皮拉图斯 (Pilatus) 的代表出席了 [...]

Vector RAG 还不够 - 我为多代理内存构建了上下文图形层

Vector RAG Isn’t Enough — I Built a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory

我在相同的多代理对话上对原始聊天历史记录、纯矢量 RAG 和上下文图进行了基准测试。结果暴露了关系检索中的一个令人惊讶的弱点。Vector RAG isn't Enough — I Building a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory 首先出现在 Towards Data Science 上。

澳大利亚炮兵集成 Vector VTOL 无人机

Australian Artillery integrates Vector VTOL drones

迄今为止,三门量子矢量二合一操作员课程已完成,预计今年晚些时候还会有更多无人机资格课程。