「视觉表征学习」共找到 1974 篇相关文章
世界模型再迎新突破,兔展智能UniWorld-View登顶WorldScore榜单
近年来,世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单,完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界,解决了诸多技术难题。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」,新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告,将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”;提出新方案让机器人提前预判触觉;在世界模型中重构“触觉想象”,推动具身智能“视触融合”。
Fable 5被网友薅出省钱神招!最高减70%!
网友发现把Fable 5上下文转成图片,让模型通过OCR读取,token输入成本最多省70%。方法pxpipe在GitHub获3000+STAR,本质是本地代理,还引出谷歌老论文及DeepSeek - OCR相关技术。
看屏幕、用键鼠,我的 OpenClaw「睁眼」了
2026年5月11日,OpenClaw上线macOS桌面操控工具Peekaboo,提供像素级截图、UI元素识别和GUI自动化能力。它打破Agent局限,可接管桌面操作,部署简单,普通人也能用,还有安全保障,但也存在坐标偏移等问题。
从最优传输角度训练奖励模型:让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM,基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标,通过选择性分布对齐排除噪声偏好,解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题,实验验证其有效且泛化能力好。
The Batch: 952 | GPT-5.5 性能领先,但幻觉问题突出
OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.5 是闭源视觉 - 语言模型,在重要基准测试中表现领先,但在区分已知未知内容上有困难,幻觉问题突出,在主观评估中落后于对手。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗?首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集,采集真实用户在线购物行为,支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限,揭示其能力边界。
字节最火的开源Agent项目,如何思考Agent的自我进化?
4月5日,LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考,认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent:自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开,指出多数Agent缺乏自学习能力,而它试图跨越这一鸿沟,能自动“写手册”(Skill)。介绍其架构、安装配置,通过代码审计任务演示自学习过程,并解析Skill机制,为生产级Agent提供新思路。
中大 × MBZUAI重磅开源!A₁:全透明高效 VLA 模型,机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住,中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型,其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量,性能超主流基线,打破‘高性能=高成本’魔咒。