算法论文8
CDFM:开启因果发现基础模型时代
AI科技评论
AI 摘要
广东工业大学等团队:提出CDFM,将“选择机制”压力提前到预训练阶段,能跨机制、规模进行零样本结构推断,还可迁移到真实数据,是因果发现进入基础模型时代的重要起步。
阅读原文 · AI科技评论
因果发现进入基础模型时代:CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM,能统一处理多种情况,解决传统方法痛点,在多方面展现良好性能,是因果发现基础模型时代的重要起步。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
Causal - Copilot:集成 20 + 算法,优于 GPT - 4o
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot,集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题,性能优于 GPT - 4o ,已开源邀全球研究者参与。
机器之心
算法论文8
智象未来DreamWorld:3D先验驱动视频扩散
视频扩散模型生成新视角视频时,现有方法缺显式3D结构。智象未来提出DreamWorld,用3D先验与两阶段框架,结合结构和生成能力,在多基准测试表现领先。
机器之心
算法论文8
复旦&引望WAM-Diff2让自动驾驶解码提速15.1倍
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
机器之心
算法论文7
Gemini、GPT进《我的世界》评测,新框架破瓶颈
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》,把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场,评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳,开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈,实战超人类手写奖励。
AI科技评论