「多尺度对比学习」共找到 1815 篇相关文章
Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
Qoder Skills 完全指南：从零开始，让 AI 按你的标准执行
文章介绍Qoder Skills，它是强大AI定制方式，像菜谱让AI按标准执行。阐述本质、结构、原理，对比与其他工具差异，说明适用场景、安装方法，还有实战演示、编写规范、测试迭代及团队协作等内容。
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等：求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机（RC - ELM）缓解极限学习机（ELM）求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联，配备相同隐藏层，传递残差求解。实验显示，相比经典ELM，RC - ELM精度优势显著，误差降约4个数量级。
NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述
新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。
Hermes Agent抄袭中国团队代码实锤！被锤后回应：你删号
AI圈现教科书级开源抄袭事件，GitHub狂揽8.5万Star的Hermes Agent被指架构级抄袭中国团队EvoMap的Evolver引擎。EvoMap公开技术对比报告，实锤两者架构高度同构，而Hermes团队回应令人失望。
大佬深度解析：Coding Agent的底层运行逻辑是什么？
本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写，探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身，详细阐述编码智能体六大核心构建模块。
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
12小时登顶OpenAI MLE-bench！上海AI Lab开源算法进化框架MLEvolve
上海AI实验室开源算法进化框架MLEvolve，12小时登顶OpenAI MLE - bench榜单第一。它是自进化机器学习系统，在75道Kaggle竞赛题上奖牌率达61.33%，为AI自主算法设计提供新方案。
pdf2skill：让计算机视觉初学者把PDF文档变成AI技能包
pdf2skill技术是“文档转技能编译器”，能将PDF知识转化为AI可调用技能包。它解决了计算机视觉研究和工程中的痛点，介绍了原理、实战案例、代码实现，还对比性能、给出使用指南。