「跨本体泛化」共找到 677 篇相关文章
蚂蚁抛弃向量推荐!用8B小模型构建「用户“话”像」,实现跨模型通用并拿下SOTA
2026年AI开发者关注爆款大模型应用,个性化是关键。蚂蚁集团和东北大学团队推出AlignXplore+,实现文本化用户建模新范式,有全域通用、极致迁移、实战适配特性,小参数超越基线,未来将继续探索。
狂揽17.1K Star!!开源逆向工程神器,Rizin引擎驱动、跨平台调试反编译、图形化操作,爽翻了!
在信息安全等领域,传统逆向工具价格贵或操作复杂。开源君分享免费开源逆向工程神器Cutter,由Rizin框架驱动,有强大功能与现代化界面,在GitHub获17.1K Star。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
银河通用X清华大学发布业内首款开源人形机器人全身遥操系统OpenWBT,支持多机型、跨虚实,小时内可轻松部署
银河通用与清华大学合作发布全开源人形机器人全身遥操作系统OpenWBT,新手小时内可部署。该系统有极简部署、多机型跨平台、兼顾虚实遥操三大亮点,背后技术解决了sim2real迁移难题。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
用MoE打造DNA基础模型更强范式!人大实现seq2func全新突破
中国人民大学团队提出SPACE模型,通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器,革新架构,提升了DNA基础模型性能与泛化能力,在多项测试中表现优于主流模型。
大象秒变挖掘机!三维变形新突破,无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D,无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征,精准控制结构与时序,效果远超传统方法,代码已开源。
人脸机器人登上Science Robotics封面:用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日,美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面,展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习,能将声音转自然唇动,有跨语言泛化能力,助其跨越“恐怖谷”。
国产具身智能创全球新纪录!以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率,聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中,以双机械臂+夹爪方案,成本降70%,分拣效率提超45%,准确率达98%。其依托WALL - B模型,展现出强大泛化能力,探索出具身智能新路径。
不同灵巧手,终于可以共用「一套大脑」了
北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All,构建统一描述空间,使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题,实验证明其在多方面有效,有望推动机器人操作研究发展。