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学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
马斯克想要「杀死」氛围编程,就像FSD搞定自动驾驶
马斯克在X平台称xAI将消除氛围编程,让它回归纯粹编程,能按描述制作应用。氛围编程借助AI根据自然语言指令自动生成代码,若xAI愿景成真,软件开发范式或转变,程序员工作模式也将改变。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了!新加坡管理大学,香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA,可统一视频理解、分割等能力,按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件,实验显示其在多任务中表现出色,代表视频智能生成重要进步。
长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。
L4大方向有了:理想自动驾驶团队,在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上,理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲,阐述了‘从数据到训练’的系统化思路,提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼:网友在线手搓ChatGPT
一老哥在《我的世界》上手搓出有500万个参数的ChatGPT,经英语对话训练,能在像素世界小电脑上对话,用红石电路和存储单元搭建,未用指令集,网友还在游戏里开发出诸多东西。
全球首款AI原生游戏引擎再进化:GTA6再不来,我们就AI一个
GTA 6跳票成梗,其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布,如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2,支持多样场景,与Genie 3有不同优势且已上线,不过仍有技术问题待解决。