「状态估计」共找到 204 篇相关文章
AI破译生命!微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu,能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本,预测性质,速度比传统方法快10万倍,已开源助力药物研发。
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架,利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能,含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段,实验验证其在多场景的有效性。
相比层出不穷的 Agent 框架,不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开,指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime,探讨其核心、稳定对象、执行模型等,还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
大基金投资,安徽又跑出一家芯片IPO
4月10日,全芯智造IPO辅导状态更新为“辅导验收”。这家成立不到七年的制造类EDA企业,创始人是行业“老兵”倪捷,技术覆盖制造关键环节,虽营收破5亿但净亏超3亿,获大基金等投资,有望推动国产替代。
养虾省91%词元!这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了!
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构,长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake,具多种记忆能力和核心技术,降本增效显著,获资本青睐,服务多领域客户。
一张图生成任意场景3D模型,部分遮挡也不怕|IDEA x 光影焕像联合开源
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架,以DINO - X与Triverse为基础,实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建,解决遮挡难题,有多项创新,应用场景广泛。
必须得让AI明白,有些不该碰的东西别碰(doge)
近期类o3模型在视觉推理任务表现优异,但陷入‘盲目用工具’状态。港中文MMLab等团队提出AdaTooler-V模型,具备自适应工具使用能力,还引入指标、算法,构建数据集,在多基准测评中优势明显。
所有大模型,都学物理学:北大物理系一篇研究,震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理,提出新颖方法估计 LLM 生成方向性,揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象,还能用物理指标给大模型画像,让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
Anthropic 发布最新研究:LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明,Claude 展现出真实但有限的内省能力,能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法,通过概念注入等实验进行测试,还发现认知控制证据等,不过该能力有局限。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026!CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进,在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外,FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。