「多场景预测」共找到 5612 篇相关文章
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
一站式 AI 短剧创作神器
Toonflow 是 HBAI-Ltd 开发并开源的一站式 AI 短剧创作工具，可将小说或剧本快速转化为动画短剧，集成多种功能，0 门槛全流程 AI 化，提升创作效率 10 倍+，支持多系统，兼顾易用性、扩展性和本地化部署需求。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
给你一套框架，理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景；价值链是供给驱动，供给侧突破创造新需求；竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
英伟达发布物理AI和机器人顶级开发平台Nvidia Jetson Thor
英伟达官网发布专为物理AI和类人机器人打造的顶级平台Nvidia Jetson Thor。其AI计算能力强劲，相比NVIDIA AGX Orin性能和能效大幅提升，硬件配置、存储、多媒体处理及相机支持等方面表现出色，能应对复杂场景。
卡车自动驾驶里程超10亿公里，嬴彻科技定义“货运物理AI”
2026年9月3日，嬴彻科技宣布卡车自动驾驶商业运营里程破10亿公里，以超90%市场份额领跑中国卡车智驾市场。其构建“货运物理AI”，有三大核心能力，还布局全场景货运网络，海外业务也有突破。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。
独家｜地平线前高管牛建伟成立叮当动力，专注空间智能，获地平线领投数千万元投资
《AI科技评论》独家消息，前地平线智能座舱产品线总经理牛建伟创立叮当动力，专注空间大模型的通用具身智能，获地平线领投数千万元种子轮融资。牛建伟经验丰富，团队提出独特解决方案，产品聚焦多元场景。