「跨具身学习」共找到 2498 篇相关文章
数学的上帝粒子!一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出,仅用一个叫EML的二元运算符加常数1,就能推导科学计算器上所有基本函数,还可能为机器学习符号回归提供新思路。
10 年后,Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告,提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线,降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞,这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
人形机器人「网球运动员」来了!不靠预编程,银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究,使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力,实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法,构建“运动小脑”等,经实验验证性能优越。
国产模型开源封神,谷歌Genie3紧急开源?蚂蚁AGI撕开世界模型闭源防线
蚂蚁灵波发布开源SOTA级世界模型LingBot - World,全面对标谷歌Genie 3,部分性能指标超越。它有高保真、长视频生成等优势,还能解决具身智能痛点,发布后引发海外关注,促使Genie将开源。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。
微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
Hermes 登顶 OpenRouter 之后,我才发现它最缺的那一块,被这个插件补上了
Hermes Agent 三个月登顶 OpenRouter,虽好用但记忆处理有缺陷,记忆库成大杂烩。记忆张量的 MemOS Local Plugin 2.0 可解决此问题,采用‘执行即学习’,有双层反馈机制,且资产可携带。
OpenAI推理第一人创业了:要造“活到老学到老”的AI,先来融它70个亿
OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职不到一个月就创业,新公司Core Automation计划筹集10亿美元,要做具备「持续学习」能力的新型AI模型,解决主流模型‘训完就上线’、能力固定的问题。
从过拟合到通用!ViMoGen开启3D人体动作生成新纪元
随着AIGC爆发,3D人体动作生成领域滞后,现有模型泛化能力有瓶颈。南洋理工大学等机构研究人员提出ViMoGen,从数据、模型、评估三方面重新定义通用动作生成路径,还能赋能具身智能。
刚刚,Bengio官宣创业!急筹3000万专治AI欺骗人类,图灵三巨头全下场
图灵奖得主Yoshua Bengio官宣创办非营利机构LawZero,致力于研发「设计即安全」的AI系统,以应对AI军备竞赛风险。其研发的「Scientist AI」不具行动性,目标是理解世界,防止人类陷入AI风险。