「多阶段强化学习」共找到 2109 篇相关文章
脑子比不过AI,手也要沦陷了?这只灵巧手看得我有点慌
人类手部结构和功能复杂,将其能力复刻到机器人身上是梦想,由此衍生出“灵巧手”方向。但多数“灵巧手”存在不足,世界机器人大会上一款“灵巧手”表现出色。灵巧智能选择柔性传动,其产品DexHand021 Pro优势明显,未来将提升感知和智能水平。
又是浙大校友!AI眼镜“隔空取物”,戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界,但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy,即现实物体的抽象数字表示,将交互目标转移到代理上,便于用户摆脱限制选物,还支持多种交互功能。
特工现场实录|纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统?
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统,将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑,通过协作空间与A2A通信协议配合,实测稳定性佳。平台降低开发门槛,后续规划聚焦多方向。
GitHub 2.5万星!日本开发者打造的Hono火了:定义后React时代微框架的轻量未来
本周,Web 框架 Hono 在 X 官宣,GitHub 获 25000 星标。它由日本开发者 Yusuke Wada 于 2021 年创建,基于 Web 标准,可在多运行时运行,或指明后 React 时代 Web 框架方向。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
没有老黄不夸的中国公司了吧??
英伟达CEO黄仁勋访华期间,在高密度采访交流中对中国公司、技术赞不绝口。他夸雷军和小米,评蔚小理、华为、DeepSeek等,还看好中国大模型、机器人等领域,此外也谈及英伟达合作、AI发展等问题。
刚刚,NLP先驱、斯坦福教授Manning学术休假,加盟风投公司任合伙人
NLP领域先驱、斯坦福教授克里斯托弗・曼宁从斯坦福休假,加入AIX Ventures任普通合伙人。他是将深度学习用于NLP的早期领军者,著作、课程影响大,此次转型将助力AI初创公司发展。
告别单一大模型依赖!北航等机构发布综述:大语言模型集成(LLM Ensemble)
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展,介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势,现有推理前、中、后三大集成范式。
75%预训练数据都能删!Jeff Dean新作:全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量,用元学习筛选有价值数据,提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能,在低质量数据集效果佳,还能跨模型规模泛化。
Muon作者仅用一篇博客,就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon,能提升训练速度。他未发论文,称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时,Muon 有诸多实证成果。