「联合嵌入预测架构」共找到 1615 篇相关文章
首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台来了，北大、伯克利联合发布
北大和伯克利联合发布首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台 DexGarmentLab。它基于 Isaac Sim 4.5.0 搭建，有多样化场景、自动化数据采集管线和泛化能力强的策略框架 HALO，可推动柔性物体操作应用。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。
李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文，改写灵巧手触觉赛道
近日，李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误，目前加触觉会让机器人变笨，但也给出解决方法，真机实测T-Rex表现优异。
1M 参数干翻 200M！时序预测选模型，你可能一直都选错了
近期时序预测领域新模型频出，作者开源的 QuitoBench 显示，参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关，且数据边际收益高于参数。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
国足缺席世界杯，但中国大模型们集体参赛
联想在2025联想天禧AI生态伙伴大会宣布举办AlphaGoal预测杯，8家中国大模型将与普通球迷、开发者的AI Agent同台，预测世界杯赛果。这或触发足球体验革命，推动AI走向真实世界。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
谷歌AGI底座降临！首个原生全模态嵌入模型上线，已实现全模态SOTA
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2，将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间，实现跨模态检索，降低架构成本，赋予 AI 连贯「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。