「学习迭代」共找到 1890 篇相关文章
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
仅隔一天,OpenAI同步上线o3和o4 mini,它们能调用ChatGPT里的多种工具,可基于图像思考。o3是强大推理模型,o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验,还开源了Codex CLI。
人形机器人设计正在向仿真器低头!40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象,为让仿真系统和强化学习更顺,一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’,指出仿真应服务设计而非主宰。
小鹏加速冲向L4终局:对VLA架构「动刀」成关键一环
在辅助驾驶领域,端到端的VLA方法虽有效果,但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节,推出第二代VLA,有跨代级驾驶体验,背后是底层技术架构重构。
英伟达DLSS 4.5来了:Transformer再进化消除鬼影,“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5,它采用“双核心”策略,画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁,性能核心支持6倍插帧并能动态调节,还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等:神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例,提出面向神经算子的可信度评估框架,考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示,物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
AAAI 2026|新突破:北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值,但现有方法在学习特定模态新知识时,会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法,解耦并净化不同模态信息,实现跨模态知识权衡,在相关基准上取得最优性能。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
马斯克「世界模拟器」首曝,1天蒸馏人类500年驾驶经验!擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」,可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」,生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络,有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题,输出可解释中间结果,为自动驾驶和擎天柱训练服务。