「最优传输」共找到 150 篇相关文章
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。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
亿级日活App的“算力生死劫”：推理成本倒挂，他们靠跨云架构砍掉75% GPU集群
一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿，但算力和传输成本高，ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云，换用RTX PRO 6000，缩减服务器集群，降低成本，采用跨云架构过渡，实现零阵痛平替。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
整整21个月，豆包大模型正式进入2.0时代！
时隔21个月，豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升，在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色，性价比也具优势。
GPT-5.2全力出击！碾压44类专业工作，实测编程同价位无对手、深度推理封神，但速度太拉胯了
GPT-5.2登场，有即时版、思考版与专业版。它在多方面大幅升级，能碾压44类专业工作。经济性强，编程能力佳但速度慢，还自评‘最优科研模型’，幻觉现象减少。今日起推送，优先面向付费用户。
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI：摄像头实时测试视觉语言模型
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI，可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术，能将摄像头视频流实时传输给模型，分析结果叠加在画面上，支持多后端、多平台及多种模型。