「物理语言」共找到 1533 篇相关文章
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AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
灵宝 CASBOT 与 CASIA 共同提出“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法
近日，ICRA 2025 在美国亚特兰大开幕，中科院自动化所与灵宝 CASBOT 提出的“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法获录用。该方法解决现有问题，实验显示优势明显，有巨大应用潜力。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
TypeScript 之父 Anders Hejlsberg：别折腾“AI新语言”了，真正变天是 IDE 让位给 Agent
TypeScript 之父 Anders Hejlsberg 在与 GitHub 研究顾问对谈中回应质疑，称选 Go 重写编译器合理。他认为 AI 编程时代，TypeScript 语言服务将重塑，IDE 或让位给 Agent，还谈到 AI 在代码迁移中的应用及开源可持续性问题。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头，国家队与产业资本为何集体重仓｜甲子光年
2026年物理AI热度攀升，概念也趋于泛化，产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化，其平行矿山方案已落地近50座国内矿山，并实现海外项目落地。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲：LLM真的理解语言，数字智能极其危险，可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲，对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言，数字智能与生物智能差异大，AI进化快很危险，人类应全球合作研究让AI向善。
“VLA和世界模型都不是终局，会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。