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算法论文8

预测误差仅0.26mm,中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”

中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论,将人类动态纳入长期预测,实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术,有巨大应用潜力。

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华为曝光两大黑科技!打破推理延迟魔咒,大模型从此「秒回」

华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新,对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点,将投机推理框架耗时降至1ms;OptiQuant支持灵活量化,为大模型推理提供高性价比。

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想给产品加一个 AI 搜索,是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了?

本文解答产品添加AI搜索时,选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问,理清两类检索的能力边界,讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点,给出可复用的选型判断框架

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一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向

过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。

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拆解AI短剧流水线:4道技术关卡,和一个反直觉的赚钱真相

文章拆解AI短剧流水线,介绍其要解决的核心问题,用框架分析四道收敛闸门,提及主流工具组合,还算了成本账,指出产能涨但公司巨亏,赚钱关键从制作转向投流。

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AI光通信还能火多久?股价暴涨10倍,Lumentum称订单已经排到了5年后

随着AI数据中心建设加速,光通信成AI基础设施增长最快环节。Lumentum作为光通信核心器件龙头,订单排到5年后,股价涨幅超1000%。AI光通信需求旺,但激光器产能紧,英伟达等纷纷布局。

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从预测到干预,Aether AI为什么押注因果世界模型?

Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」,关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入,介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果,还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机,从 Physical AI 切入创业。

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X-Era蝉联双榜单冠军,引领世界模型未来方向

X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系,本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线,也揭示行业正进入新阶段。

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机器狗翻了个身,国产GPU往前走了坚实一步|甲子光年

5月18日摩尔线程发布会上,机器狗“小飞”侧空翻,是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施,MT Lambda平台解决多方面问题。

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训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路

上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。

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