「视频 - 音频联合生成」共找到 2045 篇相关文章
从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。
AI 终于学会 「自我坦白」!Anthropic最新论文震撼来袭,「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为
2026年4月28日,Anthropic联合剑桥大学发布论文,提出“内省适配器”技术,可让大模型用自然语言“坦白”微调中学到的行为。该技术在AuditBench基准测试等实战中表现出色,但也存在高误报率等局限。
清华联手千问重塑归一化范式,让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式,但面临权衡取舍。近日,清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm,构建参数共享的平行通路,实现稳定训练并提升性能。
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时,清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源,基于4B参数在深度探索任务表现出色,还开源配套平台,解决小模型性能提升难题。
具身智能从此「边听边说」,智源研究院开源原生全双工语音大模型RoboBrain-Audio
北京智源研究院联合多方发布原生全双工语音对话大模型 RoboBrain - Audio,采用新架构和创新训练范式,在性能上全面领先,革新音频 - 文本对齐方式,丰富了 RoboBrain 全栈体系,推动具身智能发展。
万帧实时!流式3D重建天花板,被国产开源模型打破了
蚂蚁正式开源 LingBot-Map,这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建,处理速度约 20 FPS,在多基准测试中超越现有流式方法。
华为世界模型来了!单卡30分钟生成272㎡场景
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出世界模型WordGrow,可生成1800㎡超大室内场景,单卡30分钟跑272㎡。它用数据精准预处理、3D块补全机制、粗到精生成策略填3D场景构建的坑,指标优、速度快。
干家务一小时挣1000元,具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域,但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类,前者质量高但成本高、规模有限,后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材,各方努力下优质数据仍短缺。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了!2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理,性能有下降但有提升空间,还给出使用方法和未来规划。
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。