「知识扩散」共找到 729 篇相关文章
警钟敲响!Hinton 最新万字演讲:怒怼乔姆斯基、定义“不朽计算”、揭示人类唯一生路
Hinton在演讲中提出“凡人计算”概念,指出生物智能会随肉体消亡,而AI软件与硬件解耦可“不朽”,还怒怼乔姆斯基,认为大语言模型理解语言方式与人类相似,且数字计算在知识共享上远超生物计算。
刚刚,DeepMind经典巨作再封神!ICML 2026大奖公布
ICML 2026大奖公布,杰出论文奖中两篇扩散模型论文获奖,立场论文奖指出AI安全工具被挪用问题。时间检验奖颁给DeepMind经典论文。获奖名单显示扩散模型研究热,AI安全需审视,AI研究进入深度清理阶段。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向|文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统,一是改变“知识学习”方式,带来知识输入革命;二是改变“智能体”结构,探索推荐模型新范式;三是创造“新世界”,实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
1.5B刷新数学代码SOTA!快手&清华精细化Token管理,LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理,对知识型和推理型Token差异化训练,让知识和推理同步更新且互不干扰,在数学和代码任务表现出色。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。
大模型外挂“三维物体知识库”来了,大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型(VLM)能让机器人理解指令,但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架,它像“三维物体知识库”,为 VLM 补充空间知识,经 14 项实验验证其操作能力,还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
谷歌Nano Banana Pro炸了!硅谷AI半壁江山同框,网友:PS已死
谷歌推出基于Gemini 3 Pro的图像生成模型Nano Banana Pro,在图像编辑和生成上实现史诗级进化,有更广知识储备、超强文字渲染和精准细节把控。它支持4K原生,知识推理强还能直连搜索,玩法多样但也有改进空间。
扩散架构 or「NoThinking」,AI 对话的「1Hz 壁垒」如何突破?
当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念,阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题,但通用智能体仍有瓶颈。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日,论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收,它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线,梳理Foundation Model时代机器人操作发展,分析了现存问题及关键缺口。