「仿真合成数据」共找到 2635 篇相关文章
一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
困住医疗AI的死循环，终于有国产玩家跑通了
文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境，整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色，其构建自强化循环体系，跑通死循环，或使行业马太效应渐显。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
具身大满贯还全开源！原力灵机DM0.5登顶RoboDojo，且clone且珍惜
原力灵机的DM0.5登顶具身评测RoboDojo，在记忆维度表现突出，还在其他权威评测中成绩优异。它有强泛化能力，在多场景表现佳。其从数据、架构、效率全面升级，且全面开源，赋能具身生态。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
发生在CES的六场对话：来自深圳的 AI 硬件“外卷”
2026年CES上，中国硬件力量大量参展，虽面临地缘政治摩擦和签证障碍，但全球市场对中国AI硬件热情不减。AI硬件呈现新趋势，大厂重定义小玩意，初创公司从数据等方面找生存之道，机器人走向工厂和家庭。
4o-mini华人领队也离职了，这次不怪小扎
OpenAI的Kevin Lu离职，下一站是估值120亿美元的Thinking Machine Lab。他毕业于UC伯克利，在OpenAI领导完成4o - mini，擅长小模型和强化学习。他认为应关注互联网数据，停止强化学习研究转做产品开发。
大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。