「弱监督动态场景图生成」共找到 2346 篇相关文章
英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」!AdaMCoT:让大模型学会「看题下菜碟」,动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题,现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架,通过自适应路由机制动态选语言推理,提升跨语言事实推理准确性与一致性,效果超越传统方法。
NeurIPS25高分论文|以判别式监督学习强化推理LLM,解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中,分析GRPO优化目标,发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系,提出DisCO框架强化大型推理模型,其优势显著,实验表现优于GRPO及其变体。
突破三维感知瓶颈:魔芯科技发布VGGT系列成果,实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队,基于 VGGT 架构发布四项成果,突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资,后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
打破「数据暴力」预训练惯性,阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS,打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐,提升预训练效率与下游泛化表现,实验显示其“效率+性能”双提升。
当数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。
机器人进入“边做边学”时代:星尘发布在线强化学习框架,让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL,解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行,攻克延迟失准问题,在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
公里级场景也能稳住了,国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术,设计全局上下文模块和同步机制,提升长序列重建稳定性和精度,能处理超万帧几千米的场景。
拿下3D生成行业新标杆!昆仑万维Matrix-3D新模型鲨疯了,一张图建模游戏场景
昆仑万维推出3D世界生成框架Matrix - 3D,能从单图像生成高质量、轨迹一致的全景视频并还原可漫游3D空间。它优势明显,还突破多项技术难题,背后是昆仑万维对空间智能的战略布局。