「帧级动作控制」共找到 754 篇相关文章
突破遥操瓶颈!全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0,全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境,配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施,跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路,是具身智能的里程碑。
ICLR 2026 | 救命,手机Live Photo重选封面终于不糊了
vivo 蓝图实验室与南开大学联合发布研究,被 ICLR 2026 接收。该研究定义了 Live Photo 重选封面帧修复任务,提出 LiveMoments 方案,利用原始封面帧作参考提升画质,实验表现优,应用场景广。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
B站发布最强零样本TTS,IndexTTS2情感可控、时长精准
在大规模TTS系统中,自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2,支持两种生成模式,实现情感表达与音色解耦,引入GPT潜在表示,设计‘软指令’机制,降低情绪控制门槛。
UI-TARS-desktop:字节跳动的原生GUI智能体,用自然语言控制电脑和浏览器
字节跳动开源的UI-TARS-desktop是原生桌面GUI智能体工具,基于UI-TARS和Seed-1.5-VL系列模型。能用自然语言操控电脑和浏览器,有本地和远程两种模式,支持多平台,还对比了同类工具。
腾讯大模型动作慢了吗?姚顺雨带着Hy3 preview杀进第一梯队
国内大模型发展迅速,腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革,混元团队重建推出Hy3 preview,有295B总参数和快慢思考融合架构,开源且性能优,在多方面表现出色,成本下降。
B站出海的强有力支柱:最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0,引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题,实现零样本TTS双维度控制,在多方面表现优异,为B站出海及AIGC应用奠定基础。
刚刚,OpenAI找到控制AI善恶的开关:ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题,会致其在其他领域“学坏”,还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法,能让模型恢复正常。
揭秘大模型Steering:从底层机理到系统评估,全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文,揭示Steering工作原理与能力边界,还开源一站式框架EasyEdit2,全面展示了Steering价值。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。