「纯视觉驱动」共找到 1318 篇相关文章
万字总结:如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」?|GAIR Live
在具身智能崛起时,灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中,嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流,探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
世界模型迎来因果升级:CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制
Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号,根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM,从上游净化隐动作表征,实验显示其能降动作误差、提画面质量,降低后训练开销。
Fable 5手搓首个CUDA「超级内核」!2.5小时狂飙18.7倍
在GPU算子基准测试KernelBench - Mega中,Fable 5全程纯手搓CUDA,速度狂飙18.7倍,把GPT - 5.5甩开4倍多。它写出史上首个‘超级内核’,2.5小时约55万token完成编写。Anthropic联创称这标志‘RSI循环’开启。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了,或将AI能耗降低1000倍?
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0,由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗,在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74,质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
一款好的 AI Native 硬件,硬件只是脚手架,真正壁垒一定是 Agent
奇朵团队创始人黄勇认为,做AI原生儿童硬件,应先定义场景或内容驱动的Agent,再为其打造硬件。他们推出面向6 - 12岁国内儿童、3 - 8岁海外儿童的相机与闪卡形态产品,通过与IP合作搭建可信任知识底座。
豆包 Seed 2.0 来了:字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0,其在 Text 领域进入榜单前十,视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型,有多种能力升级,文中用多个案例展示其强大,还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
杨植麟预告,Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构,有低成本优势;通过开源解决信任问题;将推出不同规格模型;产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。