「全场景L4自动驾驶」共找到 2435 篇相关文章
仅有一位作者的论文,却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架,在空气质量推断等多场景优势明显,其研究按数据选择等四阶段进行,解决数据难题,推动AI用于城市问题,为跨部门协作提供可能。
金山与华科发布多模态模型MonkeyOCR v1.5:文档解析能力超越PaddleOCR-VL,复杂表格解析首次突破90%
2025年6月以来多模态文档解析成前沿课题。MonkeyOCR v1.5是全新框架,在OmniDocBench v1.5等基准上全面突破,复杂表格等场景提升9.7%,采用两阶段解析管道和复杂表格处理方案。
NeurIPS 25开新坑:145万个图文对,覆盖八种主流水下理解任务
华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,还开源145万图文对的NautData数据集。模型通过VFE模块解决水下图像问题,性能超越现有模型,恶劣环境表现更佳。
美团新独立APP,点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型,支持多模态,在全模态基准测试达开源SOTA水准,推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑,其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新,美团靠软硬件结合实现虚实连接。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
日本AI王者,CTO是Transformer之父,刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中,日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码,性能提升近十倍,还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念,探索AI新范式。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO:把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习,GRPO成常见RL算法,但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO,将GRPO训练范式迁移到上下文学习,成本低、泛化好,已开源。
字节开源了一个让人上头的 Context 项目
字节开源 MineContext 项目,是其“三步走”开源策略首步。它能自动收集屏幕上下文、生成日报待办等,还可深度分析。其理念为主动洞察、无负担收集,未来 OpenContext 开源后开发者可搭建应用。
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示,DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架,仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据,缓解数据稀缺问题,已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。
Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。