「动态预测」共找到 802 篇相关文章
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程,让模型面对最有学习价值的样本,已被ICML 2026接收。
预训练Token消耗直接腰斩!上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务,开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP,打破传统逐词预测教条,开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型,预训练Token消耗仅需一半,收敛速度提升近一倍,下游性能显著提升,公开全部训练资产供全球研究使用。
Relink:为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题,GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题,但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架,实验显示其性能领先,对RAG系统设计有启示。
50+ 当下 Agent 关键数据与发展趋势预测
index.dev报告整理50+条AI Agent统计数据,涵盖采用率、市场规模等。介绍技术栈各层级,如开发者层提升编码效率,知识工作者层辅助办公。还提及企业采用趋势、用户交互变化、市场规模增长等内容。
腾讯发布Hunyuan-GameCraft!从静图进入动态游戏世界
近年来,现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft,可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频,能精准响应交互信号,保留历史场景信息,不过动作空间待丰富。
ECCV 2026 | 一段视频,重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后,训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成,被ECCV 2026接收。它从单目视频出发,输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh,串联视觉基础模型完成流水线工作,能用于物理仿真。
OpenAI:人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上,NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠,根源是将其当成静态、单向的,提出HAA框架,强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
跨本体、长任务、可预测……Motubrain双榜登顶只是一个开始
本文围绕具身机器人展开,指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶,确立通用机器人大脑干活能力参照系,它具备一脑多能、一脑贯通等能力,生数科技已开启产品落地布局。
“心内推理”:一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR,它无需额外训练,仅在推理阶段生效,通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息,实现高效稳定的多模态推理。