「触觉预判」共找到 380 篇相关文章
AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来，模型能自主研究。他反对‘预训练已死’，认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念，不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。
AMD新论文颠覆认知：FP4训练不稳定，原因不是随机性不足
大模型训练成本高，降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知，揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差，非随机性不足，还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。
刷新世界记录！40B模型+20万亿token，散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络，用区块链汇聚全球计算资源，启动40B参数大语言模型Consilience预训练，达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题，让AI训练去中心化，推动创新与民主化。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
知名机器人专家喊话：投人形机器人初创公司的数十亿美元，正在打水漂
知名机器人专家罗德尼・布鲁克斯质疑特斯拉、Figure等公司技术路线，称让机器人看人类视频学操作是‘空想’。他指出触觉数据无技术积累、安全有隐患，预测成功‘人形’机器人未来将大不同，投资难量产。
李飞飞团队新作：DiT不训练直接改架构，模型深度减半，质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术，可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练，替换算子创建混合架构，保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。