「视觉强化学习」共找到 2047 篇相关文章
学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程,真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw,它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills,涵盖实时搜索、网页自动化等场景,还给出安装方法、实战案例及常见问题解答,助用户搭建稳定环境。
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。
摩尔线程AIBOOK一周实测:开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片,提供50TOPS异构AI算力,运行MT AIOS系统,预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单,性能出色,还具备端云一体等优势。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势:世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日,智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线,并给出十大趋势,为行业提供布局锚点。
刚刚,智元提出SOP,让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架,可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式,整合在线、分布式和多任务机制,构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
Runway Gen-4.5刷屏发布,把重量、尘土和光影都做对了,网友:颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布,获“视频生成AGI时刻”评价,在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令,物理还原与视觉精准度强,官方将逐步开放使用权限,还直言其存在因果推理等局限。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。