「Qwen2.5-0.5B」共找到 3940 篇相关文章
机器人连续叠衣120分钟!仅用0.9B参数实现五大SOTA|清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型,仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S,攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架,将 LLM 塑造成智能代理,通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题,已入选国际顶会 CIKM2025。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT,成本仅100美元,训练12小时CORE表现超越GPT-2,手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat,用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline,训练12小时,CORE表现超GPT - 2,还给出快速上手详细指南。
GPT-5正以o3的三倍速度打宝可梦,现已抵达冠军之路,直播进行中
GPT - 5直播独立运行宝可梦红版,速度比o3快近三倍,6105步抵达冠军之路,而o3需16882步。原因是其幻觉少、空间推理和规划能力强。直播已进行9小时,超2000人关注,OpenAI总裁点赞。
大模型桌游试玩员来了:用五大画像模拟「千人千面」,评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM,首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集,引入MDA理论,提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
24小时直播,只靠一张照片?虎牙实时多模态数字人VAM 1.0率先突围行业三堵墙
虎牙推出实时多模态数字人VAM 1.0,只需一张照片就能转化成能说会唱、可实时互动的数字人。它解决了AI数字人行业的时间、交互、部署三堵墙,稳定性、交互精度和响应速度表现出色,应用场景广泛。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2,推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大,能力泛化和实用性强,编码、Agent 工具调用等方面表现出色,架构与 DeepSeek 相似。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
GitHub Trending 榜一的开源 Cowork 来了!4天4.5K星,首个多智能体工作流应用!
开源项目Eigent冲上GitHub Trending榜首,4天获4.5K+ Star。它是全球首个多智能体工作流桌面应用,完全开源、支持本地模型,有多种智能体工作流,具备本地优先、并行工作流等特性,提供三种使用模式。
Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。