「人类运动学习机制」共找到 2475 篇相关文章
真·QQ飞车!「电动版F1」上海开赛,Gemini在线解说
Formula E电动方程式赛事和Gemini深度合作,Gemini承担直播解说、Driver Agent分析数据及驾驶指导功能。FE规则类似游戏,其技术或下放到普通汽车,不过自动驾驶发展下,FE未来是否需要人类存疑。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA,打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA,将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习,在多基准测试表现强劲,保留模块化优势,为具身智能系统提供启发。
西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA:Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》,介绍HiF-VLA模型,它以“运动”表达时间信息,实现稳定连续决策,性能提升且计算成本低,推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
前OpenAI灵魂人物Jason Wei最新演讲!三大思路揭示2025年AI终极走向
前OpenAI核心研究员Jason Wei在斯坦福演讲,提出AI发展三大思路。他认为智能会商品化、成本下降,自适应算力出现;所有能被验证的任务最终会被AI解决;AI智能呈锯齿状,不会瞬间超越人类。
性能逼近闭源最强,通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3,覆盖多平台,7B 超同类开源,32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系,降低部署开销。
AI修Bug新SOTA:SWE-Bench Lite60.33%修复率,像人一样能积累经验,中科院软件所出品
ExpeRepair是中科院软件所团队推出的仓库级缺陷修复系统,模拟人类认知的情景和语义两种记忆模式,能积累经验。在SWE - Bench Lite评测中,其Claude - 4+o4 - mini组合修复率达60.3%居首。
陶哲轩转发!华人数学博士后反超DeepMind AI,停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录,华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机,1个月内该问题3次突破,陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。
OpenClaw 之后,Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’,Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目,将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合,为Agentic AI提供新训练基础设施。
仅需152个样本,性能提升48%:Memory-R1如何重塑Agent记忆能力?
这篇文章解读论文Memory - R1,其由多所高校研究团队完成,旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆,用152个问答对训练,大幅超越现有基线模型。