「多保真建模」共找到 4352 篇相关文章
全球首个机器人任务原生3D世界模型：跨维UNITAS让机器人学会物理直觉，横扫多个榜单
跨维智能发布全球首个机器人任务原生3D世界模型UNITAS，将观察、动作、环境变化统一到同一三维物理表示空间，仅1.7B参数就横扫多项机器人评测榜单，性能超越多倍规模的大参数模型，为Physical AGI探索了新的统一表示路径。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
银河通用X清华大学发布业内首款开源人形机器人全身遥操系统OpenWBT，支持多机型、跨虚实，小时内可轻松部署
银河通用与清华大学合作发布全开源人形机器人全身遥操作系统OpenWBT，新手小时内可部署。该系统有极简部署、多机型跨平台、兼顾虚实遥操三大亮点，背后技术解决了sim2real迁移难题。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等：如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法，前者解决部分观测模型泛化性，后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用，实验验证了算法有效性。
3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。
【GitHub 10.9k star】DeepCode：把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器，真能干掉手写样板？
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。
振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上，智源研究院院长邀厂商共享数据，称谁家贡献多，具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱，开源数据、统一评测，布局具身大小脑体系，欲做具身智能“安卓”。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。