「物理空间推理」共找到 2828 篇相关文章
智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。
Snapchat提出Canvas-to-Image：一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架，将不同控制信息整合在同一画布，简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题，能在推理阶段组合多种控制信号，实验效果良好。
3亿美金种子轮！ChatGPT大神联手DeepMind牛人，要造一个真正的“AI科学家”
9月30日，OpenAI的ChatGPT创造者之一William Fedus和谷歌DeepMind的GNoME项目负责人Ekin Dogus Cubuk成立Periodic Labs，获3亿美元种子轮融资。公司要创造“AI科学家”和自主实验室，从物理科学切入，解决超导、半导体等领域问题。
高性能计算群星闪耀时
文章介绍高性能计算（HPC）对大模型的重要性，回顾中国HPC发展历程，讲述清华高性能所郑纬民等学者贡献，还提及团队在大模型训练、推理、存储等方面成果，以及类脑计算等新探索。
手机也能跑，腾讯混元一口气开源4款小模型
腾讯混元团队开源4款小模型，最大7B。可在低功耗场景运行，支持微调。是融合推理模型，有快、慢思考模式，在多领域表现出色，亮点是agent和长文能力，已落地多元业务场景。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
在北京，总要去东城体验一次“数字幻境”吧
在北京东城，XR沉浸式技术落地生根，打造出多种新型消费场景。王府井有裸眼3D大屏、元宇宙沉浸场等；前门大街的科技体验馆有VR沉浸式体验剧；隆福寺有索尼探梦、XR艺术空间等科技玩法。