「时序问答」共找到 149 篇相关文章
让AI当「动作导演」:腾讯混元动作大模型开源,听懂模糊指令,生成高质量3D角色动画
3D角色动画创作面临成本高、数据稀缺等问题。腾讯混元团队研发的混元Motion 1.0动作生成基础模型于2025年12月30日开源,通过全链路算法创新,为3D角色动画生成确立新技术范式。
OpenAI推出GPT-5.1小小小小更新!!!
OpenAI推出GPT-5.1,本周向用户陆续推送,付费用户先行。它有两大核心模型,在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节,此外官方让自定义ChatGPT风格更易。
AI时代,企业微信5.0的实用主义答卷 | 甲子光年
在AI浪潮下,企业微信5.0于8月20日发布,未推‘无所不能’的AI Agent,而是将AI融入搜索、总结、问答、表格等高频办公场景,解决数据孤岛,赋能内外协作,以实用主义破企业级AI落地难题。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
上下文工程的崛起:提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统,技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具,其重要性日益凸显,且与提示词工程有明显区别。
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
VLA大模型做长任务总断片?同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板,处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架,用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力,还构建了长时序记忆依赖基准测试,实验显示其性能优越。
悲报!Stack Overflow彻底凉了,比18年前上线首月问题数量还少
曾经的程序员问答圣地Stack Overflow凉透了,如今提问数量比18年前上线首月还少。它曾是Google技术搜索默认落点,巅峰时有180多个子站。AI兴起改变开发者习惯,加上自身问题,使其走向衰落。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式!北邮、北大等联合提出AV-NAS:首个音视频哈希搜索架构,让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS,在多模态视频哈希领域引入 NAS,构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制,揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优,代码已开源。
用动作分块突破RL极限,伯克利引入模仿学习,超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著,但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法,将动作分块引入基于时序差分的强化学习,解决探索效率和值传播问题,实验表现优异。