「小样本学习」共找到 2428 篇相关文章
镜头被油污糊住,机器人还稳定操作?北大/清华等给VLA加一道信息筛选,不靠额外数据,效率提升14x,真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA,相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter,不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐,让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务,实验展现出鲁棒性提升。
Karpathy刚进Anthropic,转头又投了它
AI初创公司Engram成立8个月,估值达6亿美金,获9800万美元融资。它聚焦AI记忆,用Cartridges技术降内存、提速度,将推理和记忆层拆开,团队成员背景强大,押注AI范式新转向。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。
专业抖音数据采集与交互解决方案
该项目提供专业抖音数据采集与交互解决方案,支持数据爬取、直播间监听、私信收发等功能。它将抖音复杂通信协议封装成 Python 函数,还介绍了各功能实现原理、运行环境及项目地址。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
吴恩达:最快的团队,人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出,AI编程工具提升开发速度后,瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡,最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符,AI时代人人应成通才。
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。
当10亿个AI一起模拟未来:李飞飞和Karpathy共同押注的新赛道|5Y Research
本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向,介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”,虽潜力大,但面临验证难、技术瓶颈等问题。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!
4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据集与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。