「科学多任务学习」共找到 3312 篇相关文章
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
从 Chat 到桌面 Agent：我在一台旧 Windows 上，看见了办公的未来
本文作者作为Mac老用户，为体验昆仑天工研发的Skywork桌面Agent，找来旧Windows电脑测试。该产品定位是接管电脑工作世界，解决办公任务处理和安全隐私问题，还介绍了其功能和使用效果。
刚刚，杨植麟亲自开源Kimi K2.5！国产大模型打架的一天
今天国产大模型热闹非凡，Kimi更新至K2.5版本。它是万亿参数的MoE基础模型，开源且在多项评测表现佳，视觉与编码能力强，还引入Agent Swarm功能，实测展示其解决各类复杂任务能力。
西湖大学打造了一个AI科学家，突破人类SOTA，还能自己发论文
西湖大学文本智能实验室推出能自主探索的AI科学家DeepScientist，两周完成人类三年科研量。它在三个前沿AI任务刷新SOTA纪录，还能写论文。文中介绍其科研历史、工作方式、成果及面临的伦理问题。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
Sora 2刷屏全网：拍《瑞克和莫蒂》、过物理测试，太棒了
OpenAI推出的Sora 2刷屏海外，能完成以往视频生成模型极难实现的任务，在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP，强调促进创作，保障安全。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
24小时快速入门大热语言Rust！学不会来找我
文章从Rust核心语法等基础入手，介绍其不同于其它语言的思维方式，还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用，用greplite小程序介绍语言特点，讲解组织数据方式、所有权等，最后实现mini - redis并给出学习建议。