「机器人实验」共找到 2137 篇相关文章
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
实测updream预演台:一张图,换来一整个3D片场!
作者实测updream预演台,它可传图自动重建3D白模场景,可摆人物、调机位等,再配合Seedance 2.5渲染成片。作者还做了对照实验,证明白模能锁定拍摄意图,并给出使用建议。
身家1100亿,“玻璃女王”冲向AI硬件
随着iPhone 17热卖,蓝思科技营收创新高,创始人周群飞身家达1100亿。为摆脱对苹果依赖,公司布局新能源汽车、AI眼镜、人形机器人等AI硬件赛道,但新业务成果待察,毛利率也在下滑。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
Anthropic CEO:人的幻觉比AI 更多!这是真的吗?
Anthropic公司CEO称AI幻觉比人类少,创业公司ColdIQ联合创始人Alex Vacca用虚构故事喂给ChatGPT、Claude和Gemini,测试它们识破谎言的能力,实验结果显示各模型表现不同,AI幻觉短期内难消失。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
Hugging Face 推出 GOLD:让不同模型家族也能做知识蒸馏
Hugging Face研究团队提出GOLD方法,解决了知识蒸馏中老师和学生模型需用同一套分词器的痛点,让不同模型家族间也能做知识蒸馏。它通过三步解决跨分词器蒸馏,实验效果良好,已集成到TRL库。