「部署难题」共找到 1858 篇相关文章
从像素空间走向数据流形:生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。
黎曼猜想推至理论边界99.55%!元代理架构AI:在思考中重塑大脑
科学家面临让AI解决复杂科学难题的问题,传统固定架构AI处理特定复杂问题不顺手。近日学术团队提出Eureka架构,能让AI动态“生长”专用“大脑”,在测试中表现出色,还在数学和物理领域有重大成果。
所有人看见了「大晓速度」,但真正值钱的是它背后的这套系统
过去一年大晓机器人在具身智能行业成果显著,首创研发范式和数据采集方案,推出世界模型并实现端侧部署,其行业方案进入真实场景。它从具身第一性原理出发,让信息低成本入模转化为生产力。
李飞飞第一篇「触觉」论文:机器人会盲摸麻将了
李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究,提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题,在真实任务中表现出色,还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。
50FPS、成本打掉70%,魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代
近期,魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld,推理速度超50FPS,部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化,将用于多行业,魔芯也完成亿元美金融资。
3000块钱,这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同,成本低、部署快。团队认为数据是关键,还计划搭建机器人数据 infra,预计新模型范式很快出现。
AI 时代的新可观测性:不只看系统崩没崩,还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进,提及LLM与统计方法协同处理海量数据,还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
天塌啦!!!这个开源项目让我失业啦,1300+ Star的开源AI画布,牛到让你怀疑~~~
介绍了 1300+ Star 的开源 AI 画布 Infinite - Canvas,它以画布为创作统一入口,有独特架构和多协议适配,具备多种实用功能、生态插件及两种画布模式,部署简单但需配置,适用于多场景,有优点也有局限。
让机器人「摸到」世界,复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资,背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系,解决触觉数据采集与模型融入难题,已切入工业场景。
机器狗翻了个身,国产GPU往前走了坚实一步|甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上,机器狗“小飞”侧空翻,是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施,MT Lambda平台解决多方面问题。