「机器人控制框架」共找到 2814 篇相关文章
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
「部署态」元年,这家公司就把落地方案卷到了七种
在4月17日上海举办的大会上,智元拿出四大全新机器人产品、六大AI模型、七大标准化生产力解决方案及全栈生态技术体系。其创始人认为具身智能正从“开发态”向“部署态”进化,2026年是元年。
Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
ChatGPT开始搞社交了
谷歌狂放大招,ChatGPT更新群聊功能,与微信、QQ群聊神似,还能让聊天机器人判断群气氛决定发言。不久前奥特曼称不做社交,此次更新被指仓促,未直击痛点、缺乏技术突破。
迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。
训练大模型玩《反恐精英》:自带外挂一枪爆头,堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构,开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英:全球攻势》测试中,它表现出色,性能超现有机器人,还具提前预判移动等创新。
76%的性能提升与模型无关?Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能,Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
从“一句成片”到“长轨推演”:探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越,但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制,重构剪辑管线,找到症结并给出解决办法。
B站下场自研AI配音!纯正美音版甄嬛传流出,再不用看小红书学英语了(Doge)
B站发布TTS模型IndexTTS2,亮点是实现时长控制时再现符合Prompt的情感特征,支持两种生成方式,经测试多项指标达SOTA。它由三核心模块组成,还可能是代号H的AI创作工具一环。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。