\smart{}
PulseAugur coverage of \smart{} — every cluster mentioning \smart{} across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-07-25 research_milestone Researchers published a paper detailing the SMART system, an LLM-augmented hybrid retrieval method for Dynamic Product Ads that improved conversion rates by 27.6% in a live A/B test. 来源
- 2026-06-23 product_launch United Arrows is implementing an AI agent named SMART to relay store insights to headquarters, utilizing Amazon Bedrock AgentCore and Strands Agents. 来源
1 天有情绪数据
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SmartMage 动态编排模态以实现3D场景理解
研究人员推出 SmartMage，这是一种新颖的多模态大语言模型，旨在增强3D场景理解能力。与使用固定模态组合的先前模型不同，SmartMage 根据查询相关性动态编排视觉、几何和其他感官输入。这种自适应方法旨在通过优先考虑信息模态和过滤语义噪声来减少计算浪费并提高推理准确性。该模型包含一个语义引导模态自适应路由（SMART）模块和一个模态感知门控专家（MAGE）模块来实现其动态编排能力。
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SMART系统使用LLM增强检索将广告转化率提升27.6%
研究人员开发了SMART，一种新颖的检索系统，旨在通过智能地结合基于关键字和基于LLM的搜索方法来优化动态产品广告（DPAs）。这种方法解决了使用LLM进行大规模产品目录检索所带来的高成本和词汇不匹配问题。SMART在初始关键字搜索显示出不足时，会自适应地将用户引导至LLM驱动的语义探索，从而显著降低LLM推理成本，同时保持再营销性能。在Snap的现场A/B测试中，SMART在广告转化率方面取得了显著的改进。
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新的SMART分类法对AI模型访问风险进行安全分类
一种名为SMART（基于信号的模型访问风险分类法）的新分类法已被引入，用于根据攻击者可以获取的信息信号对AI系统的攻击者访问进行分类。该框架旨在提供比传统的白盒、灰盒和黑盒分类更具部署导向性的视角。通过根据可用信号的丰富程度来组织规避攻击，SMART有助于组织在AI采购和部署安全方面做出更明智的决策。
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新的SMART框架使用机器学习加速数字电路可靠性分析
研究人员开发了SMART，一个结合了机器学习和蒙特卡洛模拟的新框架，用于加速数字电路中晶体管老化和工艺变化的分析。该方法使用随机森林回归和贝叶斯优化来预测门延迟分布，显著减少了分析时间并保持了高精度。SMART旨在为设计更可靠的数字系统提供可扩展的解决方案，以解决深纳米CMOS技术中传统仿真方法的局限性。
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神经生物学家苏智颖（Chih-Ying Su）离开加州大学圣地亚哥分校，加入深圳医学科学院
神经生物学家苏智颖（Chih-Ying Su）已从加州大学圣地亚哥分校离职，接受深圳医学科学院的职位。苏博士的研究专注于果蝇和蚊子的嗅觉感知。她的此次调动标志着人才流动的一个显著变化。
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神经生物学家苏智颖从美国移居中国，担任研究职务
神经生物学家苏智颖已从美国移居中国，加入了深圳的SMART研究所。苏曾任学院副院长，她表示该研究所先进的硬件和学术氛围，以及院长颜宁的领导，是她此次搬迁的关键原因。她的实验室专注于感觉信号传导，特别是嗅觉感受器神经元如何处理气味信息，研究成果发表在《Nature》和《Neuron》等知名期刊上。
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新型控制系统增强自主代理的安全性
研究人员开发了一种名为 \system{} 的新型控制系统，旨在增强包括 LLM 驱动的软件和机器人物理代理在内的自主代理的安全性和稳定性。该系统利用五个不同的执行齿轮——\Gobs{}、\Gsug{}、\Gplan{}、\Gexec{} 和 \Gint{}——结合效用门控调度和事件驱动的故障转移机制。对于单体系统，该框架保证了单调稳定性、执行安全性和最终稳定。在多体网络物理系统中，\system{} 与 \smart{} 托管自主生…
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SMART网络通过集成新型Mamba和Transformer模型，推动光场超分辨率技术发展
研究人员开发了一种名为SMART的新型混合网络，用于光场超分辨率（LFSR）。该模型集成了斜率引导Mamba和角度细化Transformer，以更好地捕捉空间-角度相关性并保持4D射线一致性。SMART通过弥合空间和角度维度之间的差距，并沿外极线结构实现几何一致的序列建模，解决了现有方法的局限性。实验表明，SMART取得了最先进的性能，在PSNR方面比以前的方法提高了0.42 dB，并减少了伪影。
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SMART框架优化LLM推测解码，提升速度
研究人员开发了SMART，一个系统感知框架，旨在优化大型语言模型（LLM）中推测解码的效率。该方法解决了可能导致在更大批量大小或达到硬件限制时加速效果降低的计算开销问题。SMART将树扩展重新构建为硬件感知的优化问题，通过在推理时应用边际效益成本规则来最大化端到端加速。评估表明，SMART在各种硬件配置下，始终优于现有方法，为多模态和大型语言模型提供显著的额外加速，同时不损害性能。
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新的SMaRT算法优化肯尼亚司法系统的调解员分配
研究人员开发了SMaRT，一种专为在线资源分配设计的新算法，特别适用于肯尼亚司法系统的案件调解。该算法解决了调解员质量未知、软容量限制以及涉及2000多名调解员和多种案件类型及地理位置的高维状态空间等挑战。SMaRT采用二次规划方法进行分配，并使用多智能体老虎机框架进行学习，在模拟和真实世界数据上均表现优于基线方法。
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United Arrows部署AI代理SMART，采用Amazon Bedrock和Strands Agents
United Arrows正在实施一款名为SMART的AI代理，用于将店铺洞察传递至总部。该项目利用Amazon Bedrock AgentCore和Strands Agents来促进这一过程。目标是通过利用AI进行反馈来提高沟通和运营效率。
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Smart #2：标志性的双座城市汽车以全电动车型回归
Smart公布了其即将推出的电动双座城市汽车#2的细节，标志着其回归标志性设计根源。在转向#1、#3和#5等大型电动汽车之后，这款新车型旨在重新吸引该品牌最初的客户群。#2将是纯电动车型，利用与吉利合资企业的技术，在保持熟悉美感的同时提供改进的续航里程和现代功能。
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新的SMART框架提供了一种灵活、可解释的医学成像大脑图谱
研究人员开发了SMART，一种用于从高分辨率医学成像数据创建灵活、可解释且可扩展的时空大脑图谱的新型框架。与以前的黑盒模型不同，SMART通过学习连续的疾病时间图谱，将全局疾病动态与个体解剖学表现分离开来。该方法使用特定区域的微分方程来模拟沿共享疾病时间线的进展，并采用神经细胞自动机进行个性化。在对阿尔茨海默病进行的五个纵向MRI数据集上进行测试，SMART展示了最先进的预测准确性和改进的时间一致性。
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Transformer 模型实现无网格空气动力学模拟
研究人员开发了 SMART，一种新颖的基于 Transformer 的空气动力学模拟代理模型。与需要计算成本高昂的模拟网格的先前方法不同，SMART 直接在原始几何点云表示上运行。这种无网格方法将几何和模拟参数编码到潜在空间中，使物理解码器能够在任意位置预测物理量。实验表明，SMART 与依赖网格的方法相比具有竞争力，并且通常优于它们，使其适用于行业级模拟。
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AI利用三维轨迹生成评估足球传球
研究人员开发了一种名为蒙特卡洛传球搜索（MCPS）的新方法，利用三维轨迹生成来评估足球比赛中的球员传球。该方法将传球评估视为一个蒙特卡洛树搜索问题，包含一个价值模型、一个用于多主体交互的世界模型以及一个用于生成传球变体的策略。该系统利用德甲联赛的高保真数据集，并改编了来自自动驾驶领域的自回归轨迹生成器来预测结果并归因传球成功率。
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新的SMART框架通过音频和镜头感知压缩增强视频片段检索
研究人员开发了SMART，一种用于视频片段检索的新框架，通过整合音频线索和视觉信息来增强多模态理解。该方法利用了多模态大语言模型（MLLM），并采用了一种新颖的“镜头感知令牌压缩”技术，以选择性地保留每个视频镜头中的重要信息，从而保留细粒度的时间细节。在Charades-STA和QVHighlights等标准基准上的评估证明了SMART的有效性，显示出相比现有最先进方法的显著改进。
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SMART方法将足球运动员姿态估计提升38.6%
研究人员开发了一种名为SMART的新方法，用于从广播视频中估计足球运动员的3D姿态。该方法对SMPLest-X模型进行了微调，并结合了RAFT密集光流跟踪以及其他增强功能，如脚部平面锚定和时间平滑。SMART显著改进了FIFA基线得分，在验证集上实现了38.6%的提升，在测试集上得分为0.593。
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大湾区车展将发布超1300款车型，展示智慧城市技术
2026年粤港澳大湾区车展将于5月29日至6月7日在深圳举行，展览面积达30万平方米，将有超过100个品牌和1300款车型参展。展会设有比亚迪和华为HarmonyOS智行等主要厂商的专属展馆，以及超级跑车、经典汽车和户外生活体验等特色专区。一项重要创新是在城市内进行智能驾驶技术演示，提供L2、L3和L4自动驾驶体验。
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新的SMART框架通过潜在多向量能力增强多模态检索
研究人员推出SMART框架，旨在通过释放标准单向量嵌入模型中隐藏的多向量能力来增强多模态检索。该方法在推理过程中使用对比训练和后期交互，以提高跨各种模态的性能。SMART可以作为即插即用升级或通过轻量级后期训练应用，提供一种提高检索准确性并优于现有模型的有效方法。
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均瑶创新将大语言模型融入智能座舱，打造主动式AI体验
智能座舱正从简单的屏幕和语音指令演变为AI驱动的物理交互界面。均瑶创新等公司正将舱内感知能力与大语言模型相结合，以创造主动式和个性化的用户体验。这一进步使得对用户意图和上下文的理解更加深入，从而能够提供旅行伴侣、生活助手和情感支持等服务，有效地将车辆内部转变为一个智能、交互式的中心。