「离线AI大模型」共找到 13863 篇相关文章
Andrej Karpathy 开炮:智能体都在装样子,强化学习很糟糕,AGI 十年也出不来
本周五,Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大,嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年,强化学习糟糕,还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
边打字边出片,交互式生成长视频!英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难!英伟达联合MIT推出LongLive,可实时交互生成流畅画面,解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频,性能达SOTA,还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能,揭示动作误差与采样数量幂律关系,还探讨关键问题,给出方法,实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
RAG 进化之路(祛魅 Agentic RAG):传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG,先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用,指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策,结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式,最后总结不同 RAG 的优劣。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。
光掩模版:芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”,其制造流程复杂,精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长,亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破,但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座,主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展,强调简约与约束平衡,指出存在的陷阱及挑战,还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
马斯克放出编程界价格屠夫!Grok Code Fast 1:更快,更省,还免费
近日,马斯克旗下xAI发布全新编程模型Grok Code Fast 1,它为“代理式编程”而生,靠全新架构实现高速代码生成。在技术出色的同时,价格低廉还限时免费,虽在部分场景有不足,但仍是开发者实用工具。
不愧是中国机器人,乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架,让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打,在真实实验中击球和回球率高,还能连打106拍。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。