「虚拟与现实」共找到 6777 篇相关文章
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
AI已经开始自己设计算法，并且超越顶尖人类专家，人类还能做什么？
谷歌DeepMind团队与加州大学伯克利分校研究显示，AI能设计出超越人类专家的算法。如在多个领域案例中，AI设计的算法在成本、效率等方面表现出色。ADRS方法将系统研究核心环节自动化，人类研究员角色也将转变。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
Meta版「甄嬛传」！28岁天才上位，掌管6千亿命脉，AI教父愤然出走
纽约时报爆料Meta内部正上演“权力的游戏”。扎克伯格得意门生与老将冲突不断，图灵奖得主Yann LeCun或被逼离职。年初Meta还是AI开源王者，现在却面临投入与回报拷问，其最新模型“牛油果”或不再开源。