「物理引导深度学习」共找到 1248 篇相关文章
八年研究沉淀,原方智能试图让机器拥有关于世界的「信念」
原方智能正式启动,由林浩鑫与唐开强创立,技术源于 LAMDA 团队八年研究。其目标是使机器在物理世界形成对世界的'信念',以世界模型为核心技术路线,将研究成果推向开放物理世界。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain:Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目,探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板,而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题,各有优劣。
Ilya尘封10年录音曝光!大二入Hinton门下,竟坦言机器学习反直觉
新智元报道,博主曝光Ilya 2015年谈论深度学习的语音片段。数学出身的Ilya认为机器学习违反直觉,大二与Hinton合作。他指出监督学习是最成功领域,还谈及神经网络目标函数、深度学习追求等观点。
英伟达一口气开源多项机器人技术,与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术,有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等,还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术,全栈式布局或重定义机器人研发规则。
Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板?EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试,揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收,代码数据开源。实验表明,现有模型与人类专家差距大,视觉推理是核心瓶颈。
物理学「AlphaGo时刻」?40年未竟之事被AI一举攻破,顶尖物理学家集体傻眼
AI主导设计的物理实验方案让顶尖科学家看不懂却成功了,它设计新颖光学元件布局使LIGO灵敏度提升10% - 15%。此外,AI还在量子纠缠实验设计、解析实验结果等方面展现强大能力,辅助物理学发现的新时代或已到来。
GAIR 2025 世界模型分论坛:从通用感知到视频、物理世界模型的百家争鸣
第八届GAIR全球人工智能与机器人大会世界模型分论坛上,五位青年学者围绕世界模型展开精彩演讲,话题涵盖通用感知、三维技术等。他们的研究为世界模型领域带来不同启发,目前该领域研究尚处起步阶段,共识未形成。
这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。
录音笔的终结者,还是AI时代的又一个“美丽废物”?深度体验出门问问TicNote
作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月,称其超薄超轻,有双模式录音功能,解决手机录音痛点。软件强大,支持多语种和方言,能自动总结,还可拓展内容。价格有两档,适合多类人群。