训练的关键词检索结果

AI Robotics Unicorn Sharpa 和 NVIDIA 弥合灵巧机器人训练的模拟差距

AI Robotics Unicorn Sharpa and NVIDIA Bridge the Simulation Gap for Dexterous Robot Training

Sharpa 旨在加速能够在消费者和企业市场上执行复杂操作任务的机器人的部署。

伊朗导弹袭击了库尔德武装在伊拉克训练的意大利基地

Iranian Missile Hits Italian Base in Iraq Where Kurdish Forces Are Trained

一枚伊朗导弹于 2019 年 12 月 12 日晚袭击了位于伊拉克东北部埃尔比勒的意大利军事基地

真正的勇敢:未经训练的战斗英雄 |退伍军人的故事

True Braveness: Untrained Heroes in Fight | A Veteran’s Story

马克·威尔士展示了真正的勇敢,强调了那些没有受过良好教育但仍然陷入最危险环境的人所具有的难以想象的勇气。 💥 从数字战操作员到战斗直升机上的护士,这些无名英雄展现了非凡的勇气。肖恩·麦卡锡在阿富汗的牺牲就是证明。 🇦🇺💔 #TrueCourage #CombatHeroes #VeteranStories #UntrainedHeroes #MilitaryBravery #BraveryInCombat #MarkWales #SpecialForces #VeteranTribute #MilitarySacrifice #ElectronicWarfare #Afghanistan #R

软分叉:代理技能如何在无需训练的情况下创建专业人工智能

Soft Forks: How Agent Skills Create Specialized AI Without Training

我们之前的文章将模型上下文协议 (MCP) 定义为提供 AI 代理工具的工具箱,将代理技能作为指导 AI 代理如何完成任务的材料。这与训练前或训练后不同,后者决定模型的一般行为和专业知识。特工技能不会“训练”特工。他们软分叉代理行为 [...]

超越单一提取器:重新思考 LLM 预训练的 HTML 到文本提取

Beyond a Single Extractor: Re-thinking HTML-to-Text Extraction for LLM Pretraining

构建网络规模的 LLM 预训练数据集的首要预处理步骤之一涉及从 HTML 中提取文本。尽管网络内容多种多样,但现有的开源数据集主要对所有网页应用单个固定提取器。在这项工作中,我们调查这种做法是否会导致互联网数据的覆盖和利用不理想。我们首先表明,虽然不同的提取器可能会在标准语言理解任务上产生相似的模型性能,但在固定过滤管道中幸存的页面可能会有很大差异。这表明一个简单的...

通过探索扩展代理的综合任务生成

Scaling Synthetic Task Generation for Agents via Exploration

用于构建交互式代理的训练后多模式大型语言模型 (MLLM) 在计算机使用、网络导航和机器人等领域具有广阔的前景。扩展此类后期训练的一个关键挑战是缺乏高质量的下游代理任务数据集,这些数据集的任务是多样化的、可行的和可验证的。现有的任务生成方法严重依赖人工注释或用有限的下游环境信息提示 MLLM,这种方法要么成本高昂,要么可扩展性差,因为它生成的任务覆盖范围有限。为了解决这个问题,我们推出了自动播放,一个可扩展的......

适应战斗,适应完成:18 次马拉松运动员模拟空军战备状态

Fit to Fight, Fit to Finish: 18-Time Marathoner Models Air Force Readiness

空军高级军士长。蒂芙尼霍尔马克利用马拉松训练的心理韧性和纪律来带领她的中队和指导飞行员取得全面的成功。

乌克兰即将到来的无人机战争转折

The Coming Drone-War Inflection in Ukraine

当出生于基辅的工程师雅罗斯拉夫·阿兹纽克 (Yaroslav Azhnyuk) 思考未来时,他的脑海中浮现出反乌托邦的景象。他谈到“成群的自主无人机携带着其他自主无人机,以保护它们免受自主无人机的攻击,这些无人机试图拦截它们,由人工智能代理控制,并由某处的人类将军监督。”他还想象了由自主潜艇组成的舰队,每艘潜艇都携带数百架无人机,突然出现在加利福尼亚或英国海岸附近,并将大量货物卸到空中。“你如何防范这种情况?”当我们于 2025 年 12 月下旬谈话时,他问道;我在伦敦安静的家庭办公室,他在基辅,基辅正准备迎接另一波导弹袭击。阿兹纽克并不是危言耸听。他是 Petcube 的联合创始人,并曾担任

孩子们在青少年足球诊所与全军足球一起奔跑、踢球、运球

Children run, kick, dribble with All-Army soccer at youth soccer clinic

德克萨斯州胡德堡 — 5 岁及以上的孩子们展示了他们的足球技能,并与参加 2026 年全军军事训练的士兵一起学习了一些新技能...

哈努曼守护者 |打造致命伙伴关系:1-2 名 SBCT 士兵和泰国皇家陆军进行现代城市战训练

Hanuman Guardian | Forging Lethal Partnerships: 1-2 SBCT Soldiers & Royal Thai Army Execute Modern Urban Warfare Training

泰国华富里 — 作为哈努曼守护者演习的一部分,分配到第 7 步兵师第 20 步兵团第 5 营、第 1-2 史赛克旅战斗队的美国陆军士兵在城市地形训练的军事行动中与泰国皇家陆军一起接受训练,加强了这两个长期盟友之间的互操作性和战备状态。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 37 卷,第 3 期,2026 年 3 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 3, March 2026

1) 耐噪声 CIM-DNN 解释作者:F. -H. Ming, E. Yeu-Jer Lee, Y. Wu, Z. Wang, W. D. LuPages: 1005 - 10172) PromptVAD: Abnormal Prompt via Vision-Language Model作者:S. Li, F. Liu, L. Jiao, Z.hao, J. Wang, L. Sun, L. Li, X. Liu, P. ChenPages: 1018 - 10323)多模态图像配准与模态蒸馏作者:X. Zhou, J. Zhao, L. Chen, G. Vivone, Y. Liu,

选择印度专业飞行培训的主要好处

Top Benefits of Choosing Professional Flight Training in India

您是否曾经目睹过一架飞机消失在地平线中,并感受到驾驶舱受到不可否认的拉力?如果是,那么印度的专业飞行培训是您实现这一梦想所能采取的最有力的一步。印度的航空业正在蓬勃发展,对熟练、受过专业训练的飞行员的需求从未如此……阅读更多

P-EAGLE:通过 vLLM 中的并行推测解码实现更快的 LLM 推理

P-EAGLE: Faster LLM inference with Parallel Speculative Decoding in vLLM

在这篇文章中,我们将解释 P-EAGLE 的工作原理、如何将其集成到从 v0.16.0 (PR#32887) 开始的 vLLM 中,以及如何通过预先训练的检查点为其提供服务。

航空俱乐部警告称,班克斯敦空域变化可能会给通用航空带来沉重打击

Bankstown airspace changes could hit GA hard, aero clubs warn

RFACA 主席 Lachlan Hyde 在接受澳大利亚航空采访时表示,澳大利亚航空服务公司提出的班克斯镇“交通均衡”和 3 分钟起飞间隔将在高峰时段削减 37% 的运力,这对“通用航空和飞行训练的可行性构成根本性威胁”。

“一旦成为爱国者,永远是爱国者”——士兵们向阵亡的信号员致敬

‘Once a Patriot, always a Patriot’ – Soldiers honor fallen Signaleer

佐治亚州戈登堡 – 对于所有参加 3 月 9 日第 551 信号营 E 连体能训练的人员来说,这一信息响亮、清晰且明显:“关于...

混合耐力训练

THE HYBRID ENDURANCE DRILL

供应混合耐力训练的帖子首先出现在特种部队新闻上。

为什么不同语言的语速不同?

Why Are Languages Spoken at Different Speeds?

RJ Mackenzie,科普 您曾经在电影中途切换过音频语言吗?尽管外语对于未经训练的耳朵来说总是听起来连珠炮,但当你在泰语、...

新研究发现,人工智能越大并不总是越好

Bigger Not Always Better When it Comes to AI, New Research Finds

根据信息技术服务和咨询公司 Hyperion Research 的说法,在有限数据集上训练的人工智能模型比“一刀切”的解决方案表现更好。