「关键帧控制」共找到 1545 篇相关文章
别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。
苏姿丰出手!Oracle下单5万颗AMD芯片,英伟达王座撼动
Oracle宣布2026年第三季度起在云基础设施部署5万颗AMD Instinct™ MI450系列GPU构建AI超级集群并持续扩容。AMD Instinct MI450系列GPU亮点多,此次合作是其与Oracle合作的深化,也被视为AMD挑战英伟达的关键突破。
国内外AI大厂重押,初创梭哈,谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」?
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前,国内外AI大厂和初创企业纷纷入局,围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求,研究路线多样且各有优劣,未来竞争激烈,谁能突围尚未可知。
上海 AI Lab 庞江淼:开放平台是具身智能“ChatGPT 时刻”的前提|具身先锋十人谈
上海AI Lab庞江淼认为开放平台是具身智能“ChatGPT时刻”的前提。他早期专注CV,后转型切入底层控制。他指出具身智能Scaling Law非简单线性,还探讨了大小脑融合、VLA技术等,团队发布的Intern - Robotics目标是建开放基础设施。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日,普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B,8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新,团队已公开模型及数据集。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招!0真机数据,zero-shot,跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1,采用世界模型与强化学习一体化设计,在不使用真机数据的前提下,实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式,解决了具身智能发展的核心瓶颈。
原力灵机发布Realtime-VLA V2:从遥操作到真实部署,VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告,在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA,解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题,还通过“油门式采集”提升速度,但离人类性能仍有差距。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践,包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题,阐述选型Flink K8s Operator模式的原因,还提及任务状态观测、环境资源成本等,分析核心问题并给出解决方案。
御三家都在押注的 Loops,代码怎么还是垃圾?
在AIE World's Fair大会的《伟大的Loops》辩论赛上,正反方就Loops展开激烈交锋。正方认为Loops配得上热度,是迈向软件工厂关键一步;反方则指出其炒作与实际效果差距大,当前做法有误。双方还探讨了安全性、可用性、开销等问题。
开源模型叫板Nano Banana Pro!Stable Diffusion原班人马杀回来了
时隔一年,上一代AI生图顶流Flux带着新模型Flux.2杀回来了。该模型发布即开源,生图质量媲美谷歌Nano Banana,价格却便宜得多。它有多个版本可选,实测在指令遵循、精细控制方面有进步,但与Nano Banana Pro仍有差距。